Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448158 |
| Слов в произведении (СВП): | 62396 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.6 |
| СДП диалога, знаков: | 48.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10347 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9486 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 861 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1419.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3427.14 | —> 497-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12871 (20.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49525 (79.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16953 (34.23%) |
| Прилагательное | 5460 (11.02%) |
| Глагол | 11868 (23.96%) |
| Местоимение-существительное | 4249 (8.58%) |
| Местоименное прилагательное | 2311 (4.67%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 521 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.22%) |
| Наречие | 2285 (4.61%) |
| Предикатив | 447 (0.90%) |
| Предлог | 6576 (13.28%) |
| Союз | 4162 (8.40%) |
| Междометие | 833 (1.68%) |
| Вводное слово | 155 (0.31%) |
| Частица | 3510 (7.09%) |
| Причастие | 706 (1.43%) |
| Деепричастие | 157 (0.32%) |
| Служебных слов: | 21962 (44.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.26 |
| . точка | 91.00 |
| - тире | 28.69 |
| ! восклицательный знак | 5.96 |
| ? вопросительный знак | 17.97 |
| ... многоточие | 5.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 8.24 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 3.78 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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».
