Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457723 |
| Слов в произведении (СВП): | 65337 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.97 |
| СДП диалога, знаков: | 38.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11217 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9778 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1439 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3171.48 | —> 1803-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15968 (24.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49369 (75.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15392 (31.18%) |
| Прилагательное | 5325 (10.79%) |
| Глагол | 11255 (22.80%) |
| Местоимение-существительное | 5189 (10.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2609 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 534 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.27%) |
| Наречие | 2929 (5.93%) |
| Предикатив | 522 (1.06%) |
| Предлог | 5702 (11.55%) |
| Союз | 6061 (12.28%) |
| Междометие | 1031 (2.09%) |
| Вводное слово | 219 (0.44%) |
| Частица | 5023 (10.17%) |
| Причастие | 570 (1.15%) |
| Деепричастие | 162 (0.33%) |
| Служебных слов: | 26014 (52.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.15 |
| . точка | 92.17 |
| - тире | 61.59 |
| ! восклицательный знак | 12.52 |
| ? вопросительный знак | 11.68 |
| ... многоточие | 28.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 15.34 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 4.41 |
| ; точка с запятой | 0.32 |
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».
