Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 435350 |
| Слов в произведении (СВП): | 63896 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.78 |
| СДП диалога, знаков: | 50.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6947 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6627 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 320 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1085.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2378.44 | —> 11336-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17451 (27.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46445 (72.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13501 (29.07%) |
| Прилагательное | 5810 (12.51%) |
| Глагол | 10875 (23.41%) |
| Местоимение-существительное | 3728 (8.03%) |
| Местоименное прилагательное | 3443 (7.41%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 719 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.42%) |
| Наречие | 3744 (8.06%) |
| Предикатив | 587 (1.26%) |
| Предлог | 5680 (12.23%) |
| Союз | 6217 (13.39%) |
| Междометие | 1208 (2.60%) |
| Вводное слово | 286 (0.62%) |
| Частица | 5491 (11.82%) |
| Причастие | 939 (2.02%) |
| Деепричастие | 175 (0.38%) |
| Служебных слов: | 26236 (56.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.45 |
| . точка | 85.19 |
| - тире | 18.23 |
| ! восклицательный знак | 4.40 |
| ? вопросительный знак | 6.92 |
| ... многоточие | 1.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 3.60 |
| () скобки | 1.30 |
| : двоеточие | 1.57 |
| ; 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».
