Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 413249 |
| Слов в произведении (СВП): | 61483 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.19 |
| СДП диалога, знаков: | 47.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9815 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9007 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 808 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1363.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3224.54 | —> 1444-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15192 (24.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46291 (75.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14592 (31.52%) |
| Прилагательное | 6321 (13.65%) |
| Глагол | 10116 (21.85%) |
| Местоимение-существительное | 5242 (11.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2424 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 652 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.29%) |
| Наречие | 2907 (6.28%) |
| Предикатив | 598 (1.29%) |
| Предлог | 5591 (12.08%) |
| Союз | 4740 (10.24%) |
| Междометие | 1231 (2.66%) |
| Вводное слово | 191 (0.41%) |
| Частица | 4230 (9.14%) |
| Причастие | 742 (1.60%) |
| Деепричастие | 163 (0.35%) |
| Служебных слов: | 23816 (51.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.61 |
| . точка | 58.44 |
| - тире | 12.41 |
| ! восклицательный знак | 12.02 |
| ? вопросительный знак | 11.21 |
| ... многоточие | 10.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.20 |
| " кавычка | 8.85 |
| () скобки | 1.01 |
| : двоеточие | 2.86 |
| ; точка с запятой | 0.47 |
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».
