Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 410576 |
| Слов в произведении (СВП): | 61259 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.42 |
| СДП диалога, знаков: | 47.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7708 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7098 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 610 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2661.84 | —> 8585-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15322 (25.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45937 (74.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14147 (30.80%) |
| Прилагательное | 5405 (11.77%) |
| Глагол | 10250 (22.31%) |
| Местоимение-существительное | 4546 (9.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3014 (6.56%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 687 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 95 (0.21%) |
| Наречие | 3195 (6.96%) |
| Предикатив | 551 (1.20%) |
| Предлог | 5622 (12.24%) |
| Союз | 5455 (11.88%) |
| Междометие | 1141 (2.48%) |
| Вводное слово | 217 (0.47%) |
| Частица | 4148 (9.03%) |
| Причастие | 1152 (2.51%) |
| Деепричастие | 141 (0.31%) |
| Служебных слов: | 24296 (52.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.58 |
| . точка | 66.36 |
| - тире | 20.78 |
| ! восклицательный знак | 8.67 |
| ? вопросительный знак | 9.09 |
| ... многоточие | 11.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.49 |
| " кавычка | 12.62 |
| () скобки | 0.52 |
| : двоеточие | 8.13 |
| ; 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».
