Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 431658 |
| Слов в произведении (СВП): | 67283 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.76 |
| СДП диалога, знаков: | 45.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7274 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6800 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 474 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1061.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2397.76 | —> 11240-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19986 (29.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47297 (70.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14137 (29.89%) |
| Прилагательное | 4425 (9.36%) |
| Глагол | 13547 (28.64%) |
| Местоимение-существительное | 6299 (13.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2471 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1074 (2.27%) |
| Числительное (порядковое) | 179 (0.38%) |
| Наречие | 3881 (8.21%) |
| Предикатив | 651 (1.38%) |
| Предлог | 5702 (12.06%) |
| Союз | 6100 (12.90%) |
| Междометие | 1257 (2.66%) |
| Вводное слово | 284 (0.60%) |
| Частица | 5716 (12.09%) |
| Причастие | 470 (0.99%) |
| Деепричастие | 170 (0.36%) |
| Служебных слов: | 28010 (59.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 161.26 |
| . точка | 93.47 |
| - тире | 21.37 |
| ! восклицательный знак | 7.06 |
| ? вопросительный знак | 15.07 |
| ... многоточие | 5.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 3.42 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.83 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
