Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 417816 |
| Слов в произведении (СВП): | 61210 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.89 |
| СДП диалога, знаков: | 39.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10560 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9498 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1062 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1325.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3214.39 | —> 1506-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14085 (23.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47125 (76.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15317 (32.50%) |
| Прилагательное | 5323 (11.30%) |
| Глагол | 10964 (23.27%) |
| Местоимение-существительное | 3840 (8.15%) |
| Местоименное прилагательное | 2366 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 782 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 231 (0.49%) |
| Наречие | 2993 (6.35%) |
| Предикатив | 451 (0.96%) |
| Предлог | 6279 (13.32%) |
| Союз | 4657 (9.88%) |
| Междометие | 1086 (2.30%) |
| Вводное слово | 204 (0.43%) |
| Частица | 3892 (8.26%) |
| Причастие | 591 (1.25%) |
| Деепричастие | 125 (0.27%) |
| Служебных слов: | 22459 (47.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.70 |
| . точка | 101.88 |
| - тире | 25.67 |
| ! восклицательный знак | 5.54 |
| ? вопросительный знак | 12.84 |
| ... многоточие | 2.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 18.76 |
| () скобки | 1.93 |
| : двоеточие | 6.73 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
