Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 450077 |
| Слов в произведении (СВП): | 65159 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.95 |
| СДП диалога, знаков: | 44.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8906 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7955 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 951 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2772.88 | —> 6876-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15137 (23.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50022 (76.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15524 (31.03%) |
| Прилагательное | 5196 (10.39%) |
| Глагол | 11864 (23.72%) |
| Местоимение-существительное | 6948 (13.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2971 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 807 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.44%) |
| Наречие | 2650 (5.30%) |
| Предикатив | 563 (1.13%) |
| Предлог | 5812 (11.62%) |
| Союз | 4618 (9.23%) |
| Междометие | 1182 (2.36%) |
| Вводное слово | 178 (0.36%) |
| Частица | 3702 (7.40%) |
| Причастие | 775 (1.55%) |
| Деепричастие | 83 (0.17%) |
| Служебных слов: | 25513 (51.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.78 |
| . точка | 106.06 |
| - тире | 36.03 |
| ! восклицательный знак | 5.25 |
| ? вопросительный знак | 17.88 |
| ... многоточие | 3.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 6.54 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; 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».
