Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 451650 |
| Слов в произведении (СВП): | 67519 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.13 |
| СДП диалога, знаков: | 30.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8343 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7949 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 394 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2700.61 | —> 8010-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16051 (23.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51468 (76.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15722 (30.55%) |
| Прилагательное | 5502 (10.69%) |
| Глагол | 14106 (27.41%) |
| Местоимение-существительное | 5670 (11.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2298 (4.46%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 902 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.26%) |
| Наречие | 3882 (7.54%) |
| Предикатив | 566 (1.10%) |
| Предлог | 6237 (12.12%) |
| Союз | 5024 (9.76%) |
| Междометие | 843 (1.64%) |
| Вводное слово | 403 (0.78%) |
| Частица | 4309 (8.37%) |
| Причастие | 716 (1.39%) |
| Деепричастие | 124 (0.24%) |
| Служебных слов: | 24920 (48.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.75 |
| . точка | 126.96 |
| - тире | 19.34 |
| ! восклицательный знак | 3.10 |
| ? вопросительный знак | 9.69 |
| ... многоточие | 13.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 0.86 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.65 |
| ; 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».
