Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 416142 |
| Слов в произведении (СВП): | 60279 |
| Приблизительно страниц: | 210 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.41 |
| СДП диалога, знаков: | 37.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10373 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9635 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 738 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1273.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3134.61 | —> 2120-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14258 (23.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46021 (76.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14839 (32.24%) |
| Прилагательное | 4980 (10.82%) |
| Глагол | 11158 (24.25%) |
| Местоимение-существительное | 4971 (10.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2283 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 732 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.35%) |
| Наречие | 3150 (6.84%) |
| Предикатив | 500 (1.09%) |
| Предлог | 5637 (12.25%) |
| Союз | 4985 (10.83%) |
| Междометие | 844 (1.83%) |
| Вводное слово | 225 (0.49%) |
| Частица | 3822 (8.30%) |
| Причастие | 816 (1.77%) |
| Деепричастие | 118 (0.26%) |
| Служебных слов: | 22895 (49.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.42 |
| . точка | 88.79 |
| - тире | 36.80 |
| ! восклицательный знак | 9.49 |
| ? вопросительный знак | 15.69 |
| ... многоточие | 12.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 19.36 |
| () скобки | 1.49 |
| : двоеточие | 4.15 |
| ; точка с запятой | 0.71 |
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».
