Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 419797 |
| Слов в произведении (СВП): | 57294 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.74 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.85 |
| СДП диалога, знаков: | 39.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9750 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8985 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 765 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1405.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3315.53 | —> 951-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12105 (21.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45189 (78.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16309 (36.09%) |
| Прилагательное | 6312 (13.97%) |
| Глагол | 9663 (21.38%) |
| Местоимение-существительное | 2904 (6.43%) |
| Местоименное прилагательное | 1808 (4.00%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 649 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.45%) |
| Наречие | 2065 (4.57%) |
| Предикатив | 504 (1.12%) |
| Предлог | 6019 (13.32%) |
| Союз | 3560 (7.88%) |
| Междометие | 732 (1.62%) |
| Вводное слово | 139 (0.31%) |
| Частица | 3453 (7.64%) |
| Причастие | 1325 (2.93%) |
| Деепричастие | 209 (0.46%) |
| Служебных слов: | 18842 (41.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.88 |
| . точка | 100.24 |
| - тире | 28.52 |
| ! восклицательный знак | 12.50 |
| ? вопросительный знак | 13.35 |
| ... многоточие | 10.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 22.79 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 4.15 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
