Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 428729 |
| Слов в произведении (СВП): | 68178 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.8 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.46 |
| СДП диалога, знаков: | 37.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7232 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6861 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 371 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1026.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2336.69 | —> 11513-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17698 (25.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50480 (74.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14224 (28.18%) |
| Прилагательное | 4725 (9.36%) |
| Глагол | 13729 (27.20%) |
| Местоимение-существительное | 6837 (13.54%) |
| Местоименное прилагательное | 2398 (4.75%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 670 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.26%) |
| Наречие | 3851 (7.63%) |
| Предикатив | 466 (0.92%) |
| Предлог | 6310 (12.50%) |
| Союз | 6638 (13.15%) |
| Междометие | 1081 (2.14%) |
| Вводное слово | 353 (0.70%) |
| Частица | 4820 (9.55%) |
| Причастие | 444 (0.88%) |
| Деепричастие | 135 (0.27%) |
| Служебных слов: | 28592 (56.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.13 |
| . точка | 99.02 |
| - тире | 28.44 |
| ! восклицательный знак | 7.17 |
| ? вопросительный знак | 11.18 |
| ... многоточие | 2.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 7.08 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.73 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
