Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 443164 |
| Слов в произведении (СВП): | 65650 |
| Приблизительно страниц: | 228 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.94 |
| СДП диалога, знаков: | 38.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8532 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8110 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 422 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2754.85 | —> 7162-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13892 (21.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51758 (78.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17428 (33.67%) |
| Прилагательное | 4689 (9.06%) |
| Глагол | 13518 (26.12%) |
| Местоимение-существительное | 5299 (10.24%) |
| Местоименное прилагательное | 2365 (4.57%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 976 (1.89%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.37%) |
| Наречие | 2660 (5.14%) |
| Предикатив | 548 (1.06%) |
| Предлог | 6365 (12.30%) |
| Союз | 4516 (8.73%) |
| Междометие | 994 (1.92%) |
| Вводное слово | 89 (0.17%) |
| Частица | 3405 (6.58%) |
| Причастие | 576 (1.11%) |
| Деепричастие | 77 (0.15%) |
| Служебных слов: | 23116 (44.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.26 |
| . точка | 125.36 |
| - тире | 25.18 |
| ! восклицательный знак | 8.73 |
| ? вопросительный знак | 15.83 |
| ... многоточие | 3.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 2.60 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 1.25 |
| ; 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».
