Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 427086 |
| Слов в произведении (СВП): | 62840 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.95 |
| СДП диалога, знаков: | 31.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8412 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7538 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 874 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1205.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2770.23 | —> 6910-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17061 (27.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45779 (72.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15181 (33.16%) |
| Прилагательное | 5092 (11.12%) |
| Глагол | 11227 (24.52%) |
| Местоимение-существительное | 3240 (7.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2312 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 693 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.24%) |
| Наречие | 3880 (8.48%) |
| Предикатив | 666 (1.45%) |
| Предлог | 5505 (12.03%) |
| Союз | 5932 (12.96%) |
| Междометие | 833 (1.82%) |
| Вводное слово | 353 (0.77%) |
| Частица | 5277 (11.53%) |
| Причастие | 746 (1.63%) |
| Деепричастие | 227 (0.50%) |
| Служебных слов: | 23692 (51.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.16 |
| . точка | 98.54 |
| - тире | 46.01 |
| ! восклицательный знак | 24.16 |
| ? вопросительный знак | 16.69 |
| ... многоточие | 30.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 21.98 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 4.12 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
