Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 420339 |
| Слов в произведении (СВП): | 59447 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.67 |
| СДП диалога, знаков: | 52.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8329 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7618 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 711 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1292.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2927.49 | —> 4589-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15246 (25.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44201 (74.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13964 (31.59%) |
| Прилагательное | 5875 (13.29%) |
| Глагол | 10186 (23.04%) |
| Местоимение-существительное | 2929 (6.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2220 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 716 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.43%) |
| Наречие | 3445 (7.79%) |
| Предикатив | 520 (1.18%) |
| Предлог | 5604 (12.68%) |
| Союз | 5404 (12.23%) |
| Междометие | 628 (1.42%) |
| Вводное слово | 156 (0.35%) |
| Частица | 4665 (10.55%) |
| Причастие | 1074 (2.43%) |
| Деепричастие | 254 (0.57%) |
| Служебных слов: | 21875 (49.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.10 |
| . точка | 68.82 |
| - тире | 28.61 |
| ! восклицательный знак | 7.30 |
| ? вопросительный знак | 13.24 |
| ... многоточие | 5.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.11 |
| " кавычка | 10.09 |
| () скобки | 0.87 |
| : двоеточие | 5.85 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
