Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 428790 |
| Слов в произведении (СВП): | 64221 |
| Приблизительно страниц: | 228 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.08 |
| СДП диалога, знаков: | 41.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11035 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9162 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1873 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1385.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3317.39 | —> 942-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12289 (19.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51932 (80.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18916 (36.42%) |
| Прилагательное | 5188 (9.99%) |
| Глагол | 11073 (21.32%) |
| Местоимение-существительное | 3321 (6.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2492 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 667 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.22%) |
| Наречие | 2443 (4.70%) |
| Предикатив | 424 (0.82%) |
| Предлог | 6997 (13.47%) |
| Союз | 4257 (8.20%) |
| Междометие | 966 (1.86%) |
| Вводное слово | 131 (0.25%) |
| Частица | 3042 (5.86%) |
| Причастие | 1190 (2.29%) |
| Деепричастие | 123 (0.24%) |
| Служебных слов: | 21338 (41.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.44 |
| . точка | 86.22 |
| - тире | 12.60 |
| ! восклицательный знак | 6.28 |
| ? вопросительный знак | 7.27 |
| ... многоточие | 5.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 4.53 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 3.81 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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».
