Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 415735 |
| Слов в произведении (СВП): | 59209 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.44 |
| СДП диалога, знаков: | 46.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8676 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8161 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 515 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2921.92 | —> 4678-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13221 (22.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45988 (77.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14835 (32.26%) |
| Прилагательное | 4868 (10.59%) |
| Глагол | 11154 (24.25%) |
| Местоимение-существительное | 4982 (10.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2466 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 673 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.27%) |
| Наречие | 2618 (5.69%) |
| Предикатив | 493 (1.07%) |
| Предлог | 5745 (12.49%) |
| Союз | 3863 (8.40%) |
| Междометие | 1013 (2.20%) |
| Вводное слово | 150 (0.33%) |
| Частица | 3361 (7.31%) |
| Причастие | 811 (1.76%) |
| Деепричастие | 114 (0.25%) |
| Служебных слов: | 21706 (47.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.33 |
| . точка | 95.21 |
| - тире | 43.88 |
| ! восклицательный знак | 8.90 |
| ? вопросительный знак | 12.35 |
| ... многоточие | 3.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.16 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 1.05 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
