Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 424300 |
| Слов в произведении (СВП): | 58468 |
| Приблизительно страниц: | 219 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 112.8 |
| СДП диалога, знаков: | 57.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8279 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7614 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 665 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1293.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2879.36 | —> 5271-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14346 (24.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44122 (75.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13838 (31.36%) |
| Прилагательное | 5756 (13.05%) |
| Глагол | 9977 (22.61%) |
| Местоимение-существительное | 2676 (6.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2185 (4.95%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 789 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 215 (0.49%) |
| Наречие | 3439 (7.79%) |
| Предикатив | 476 (1.08%) |
| Предлог | 5607 (12.71%) |
| Союз | 5177 (11.73%) |
| Междометие | 629 (1.43%) |
| Вводное слово | 162 (0.37%) |
| Частица | 4530 (10.27%) |
| Причастие | 1290 (2.92%) |
| Деепричастие | 250 (0.57%) |
| Служебных слов: | 21228 (48.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.25 |
| . точка | 61.52 |
| - тире | 30.96 |
| ! восклицательный знак | 6.64 |
| ? вопросительный знак | 13.85 |
| ... многоточие | 6.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 13.26 |
| () скобки | 1.45 |
| : двоеточие | 5.88 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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».
