Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 423506 |
| Слов в произведении (СВП): | 62958 |
| Приблизительно страниц: | 212 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 36.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 42.67 |
| СДП диалога, знаков: | 31.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7732 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7180 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 552 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1125.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2546.27 | —> 9995-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15832 (25.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47126 (74.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13599 (28.86%) |
| Прилагательное | 5225 (11.09%) |
| Глагол | 12027 (25.52%) |
| Местоимение-существительное | 5137 (10.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2354 (5.00%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 522 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 95 (0.20%) |
| Наречие | 3303 (7.01%) |
| Предикатив | 711 (1.51%) |
| Предлог | 5130 (10.89%) |
| Союз | 5617 (11.92%) |
| Междометие | 1150 (2.44%) |
| Вводное слово | 202 (0.43%) |
| Частица | 4684 (9.94%) |
| Причастие | 783 (1.66%) |
| Деепричастие | 206 (0.44%) |
| Служебных слов: | 24484 (51.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.11 |
| . точка | 146.05 |
| - тире | 37.95 |
| ! восклицательный знак | 4.43 |
| ? вопросительный знак | 19.82 |
| ... многоточие | 9.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 6.78 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 3.26 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
