Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 419264 |
| Слов в произведении (СВП): | 64425 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.9 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.04 |
| СДП диалога, знаков: | 47.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7127 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6715 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 412 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1073.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2401.57 | —> 11218-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17998 (27.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46427 (72.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14180 (30.54%) |
| Прилагательное | 4060 (8.74%) |
| Глагол | 13390 (28.84%) |
| Местоимение-существительное | 5839 (12.58%) |
| Местоименное прилагательное | 2391 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 989 (2.13%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.33%) |
| Наречие | 3482 (7.50%) |
| Предикатив | 613 (1.32%) |
| Предлог | 5809 (12.51%) |
| Союз | 5607 (12.08%) |
| Междометие | 1199 (2.58%) |
| Вводное слово | 289 (0.62%) |
| Частица | 5017 (10.81%) |
| Причастие | 397 (0.86%) |
| Деепричастие | 127 (0.27%) |
| Служебных слов: | 26293 (56.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 165.85 |
| . точка | 86.89 |
| - тире | 23.97 |
| ! восклицательный знак | 8.47 |
| ? вопросительный знак | 14.05 |
| ... многоточие | 5.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 5.65 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 1.32 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
