Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 430779 |
| Слов в произведении (СВП): | 67835 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.82 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.81 |
| СДП диалога, знаков: | 43.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7886 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7349 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 537 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1071.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2444.61 | —> 10953-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19700 (29.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48135 (70.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14496 (30.12%) |
| Прилагательное | 4358 (9.05%) |
| Глагол | 13315 (27.66%) |
| Местоимение-существительное | 6680 (13.88%) |
| Местоименное прилагательное | 2860 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1002 (2.08%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.41%) |
| Наречие | 3772 (7.84%) |
| Предикатив | 699 (1.45%) |
| Предлог | 5848 (12.15%) |
| Союз | 6217 (12.92%) |
| Междометие | 1276 (2.65%) |
| Вводное слово | 276 (0.57%) |
| Частица | 5336 (11.09%) |
| Причастие | 445 (0.92%) |
| Деепричастие | 163 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28659 (59.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 156.20 |
| . точка | 87.51 |
| - тире | 20.76 |
| ! восклицательный знак | 9.66 |
| ? вопросительный знак | 15.89 |
| ... многоточие | 5.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 8.67 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.91 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
