Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 403170 |
| Слов в произведении (СВП): | 60258 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.26 |
| СДП диалога, знаков: | 40.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9155 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8713 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 442 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1324.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3133.72 | —> 2128-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13779 (22.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46479 (77.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15430 (33.20%) |
| Прилагательное | 5193 (11.17%) |
| Глагол | 11170 (24.03%) |
| Местоимение-существительное | 5618 (12.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2259 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 643 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.29%) |
| Наречие | 2551 (5.49%) |
| Предикатив | 479 (1.03%) |
| Предлог | 5399 (11.62%) |
| Союз | 4476 (9.63%) |
| Междометие | 933 (2.01%) |
| Вводное слово | 212 (0.46%) |
| Частица | 3612 (7.77%) |
| Причастие | 726 (1.56%) |
| Деепричастие | 150 (0.32%) |
| Служебных слов: | 22666 (48.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.73 |
| . точка | 77.57 |
| - тире | 28.30 |
| ! восклицательный знак | 25.66 |
| ? вопросительный знак | 15.62 |
| ... многоточие | 21.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 3.80 |
| () скобки | 1.05 |
| : двоеточие | 3.88 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
