Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 433705 |
| Слов в произведении (СВП): | 61434 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 120.6 |
| СДП диалога, знаков: | 46.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9409 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8627 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 782 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1336.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3152.90 | —> 1952-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13526 (22.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47908 (77.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16465 (34.37%) |
| Прилагательное | 6285 (13.12%) |
| Глагол | 10165 (21.22%) |
| Местоимение-существительное | 3311 (6.91%) |
| Местоименное прилагательное | 2409 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 880 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.44%) |
| Наречие | 2687 (5.61%) |
| Предикатив | 344 (0.72%) |
| Предлог | 5996 (12.52%) |
| Союз | 4888 (10.20%) |
| Междометие | 837 (1.75%) |
| Вводное слово | 124 (0.26%) |
| Частица | 3110 (6.49%) |
| Причастие | 1344 (2.81%) |
| Деепричастие | 206 (0.43%) |
| Служебных слов: | 20891 (43.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.40 |
| . точка | 86.82 |
| - тире | 36.71 |
| ! восклицательный знак | 3.53 |
| ? вопросительный знак | 10.09 |
| ... многоточие | 4.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 8.16 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.73 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
