Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 446964 |
| Слов в произведении (СВП): | 67432 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.65 |
| СДП диалога, знаков: | 46.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9347 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8772 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 575 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1154.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2763.08 | —> 7024-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16150 (23.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51282 (76.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14956 (29.16%) |
| Прилагательное | 5923 (11.55%) |
| Глагол | 12504 (24.38%) |
| Местоимение-существительное | 5440 (10.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3450 (6.73%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 905 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 285 (0.56%) |
| Наречие | 3188 (6.22%) |
| Предикатив | 603 (1.18%) |
| Предлог | 6295 (12.28%) |
| Союз | 5760 (11.23%) |
| Междометие | 1200 (2.34%) |
| Вводное слово | 191 (0.37%) |
| Частица | 4438 (8.65%) |
| Причастие | 927 (1.81%) |
| Деепричастие | 194 (0.38%) |
| Служебных слов: | 26998 (52.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.02 |
| . точка | 64.18 |
| - тире | 28.38 |
| ! восклицательный знак | 3.13 |
| ? вопросительный знак | 8.07 |
| ... многоточие | 3.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 6.02 |
| () скобки | 1.82 |
| : двоеточие | 7.76 |
| ; точка с запятой | 3.05 |
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».
