Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 435393 |
| Слов в произведении (СВП): | 63773 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 126.77 |
| СДП диалога, знаков: | 53.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9409 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8683 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 726 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3025.50 | —> 3283-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14552 (22.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49221 (77.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17395 (35.34%) |
| Прилагательное | 6392 (12.99%) |
| Глагол | 9996 (20.31%) |
| Местоимение-существительное | 3371 (6.85%) |
| Местоименное прилагательное | 2531 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1013 (2.06%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.34%) |
| Наречие | 2882 (5.86%) |
| Предикатив | 389 (0.79%) |
| Предлог | 6372 (12.95%) |
| Союз | 5887 (11.96%) |
| Междометие | 1104 (2.24%) |
| Вводное слово | 160 (0.33%) |
| Частица | 3213 (6.53%) |
| Причастие | 1194 (2.43%) |
| Деепричастие | 196 (0.40%) |
| Служебных слов: | 22840 (46.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.29 |
| . точка | 72.01 |
| - тире | 21.91 |
| ! восклицательный знак | 1.07 |
| ? вопросительный знак | 7.04 |
| ... многоточие | 1.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 6.51 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.53 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
