Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444343 |
| Слов в произведении (СВП): | 70346 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.42 |
| СДП диалога, знаков: | 50.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8309 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8020 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 289 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1140.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2625.83 | —> 9050-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16760 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53586 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16455 (30.71%) |
| Прилагательное | 4880 (9.11%) |
| Глагол | 13250 (24.73%) |
| Местоимение-существительное | 7001 (13.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3184 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 745 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.23%) |
| Наречие | 2987 (5.57%) |
| Предикатив | 398 (0.74%) |
| Предлог | 7124 (13.29%) |
| Союз | 6230 (11.63%) |
| Междометие | 1054 (1.97%) |
| Вводное слово | 202 (0.38%) |
| Частица | 4343 (8.10%) |
| Причастие | 1158 (2.16%) |
| Деепричастие | 157 (0.29%) |
| Служебных слов: | 29306 (54.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 90.95 |
| . точка | 84.35 |
| - тире | 8.87 |
| ! восклицательный знак | 1.12 |
| ? вопросительный знак | 5.59 |
| ... многоточие | 3.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 2.56 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.56 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
