Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 427884 |
| Слов в произведении (СВП): | 61054 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.85 |
| СДП диалога, знаков: | 51.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7592 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7321 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 271 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1205.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2722.53 | —> 7657-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15612 (25.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45442 (74.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12862 (28.30%) |
| Прилагательное | 6018 (13.24%) |
| Глагол | 11042 (24.30%) |
| Местоимение-существительное | 4434 (9.76%) |
| Местоименное прилагательное | 2812 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 585 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.26%) |
| Наречие | 3713 (8.17%) |
| Предикатив | 514 (1.13%) |
| Предлог | 5628 (12.38%) |
| Союз | 5858 (12.89%) |
| Междометие | 1212 (2.67%) |
| Вводное слово | 253 (0.56%) |
| Частица | 4351 (9.57%) |
| Причастие | 633 (1.39%) |
| Деепричастие | 165 (0.36%) |
| Служебных слов: | 24721 (54.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.18 |
| . точка | 70.84 |
| - тире | 35.62 |
| ! восклицательный знак | 6.13 |
| ? вопросительный знак | 11.35 |
| ... многоточие | 6.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 2.78 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.86 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
