Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 429325 |
| Слов в произведении (СВП): | 63276 |
| Приблизительно страниц: | 224 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.6 |
| СДП диалога, знаков: | 44.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8922 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8380 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 542 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2894.15 | —> 5049-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14732 (23.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48544 (76.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15591 (32.12%) |
| Прилагательное | 6215 (12.80%) |
| Глагол | 11129 (22.93%) |
| Местоимение-существительное | 3938 (8.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2604 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 611 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.37%) |
| Наречие | 3055 (6.29%) |
| Предикатив | 493 (1.02%) |
| Предлог | 5830 (12.01%) |
| Союз | 5396 (11.12%) |
| Междометие | 991 (2.04%) |
| Вводное слово | 203 (0.42%) |
| Частица | 3893 (8.02%) |
| Причастие | 986 (2.03%) |
| Деепричастие | 161 (0.33%) |
| Служебных слов: | 23022 (47.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.69 |
| . точка | 69.08 |
| - тире | 34.18 |
| ! восклицательный знак | 9.37 |
| ? вопросительный знак | 12.17 |
| ... многоточие | 12.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.60 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 9.07 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 8.01 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
