Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 631662 |
| Слов в произведении (СВП): | 95503 |
| Приблизительно страниц: | 322 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40 |
| СДП авторского текста, знаков: | 45.11 |
| СДП диалога, знаков: | 33.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10207 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7699 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2508 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2670.71 | —> 8476-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22243 (23.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73260 (76.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20949 (28.60%) |
| Прилагательное | 8560 (11.68%) |
| Глагол | 16808 (22.94%) |
| Местоимение-существительное | 7584 (10.35%) |
| Местоименное прилагательное | 3565 (4.87%) |
| Местоимение-предикатив | 37 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 714 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.25%) |
| Наречие | 4190 (5.72%) |
| Предикатив | 961 (1.31%) |
| Предлог | 7675 (10.48%) |
| Союз | 7618 (10.40%) |
| Междометие | 1359 (1.86%) |
| Вводное слово | 244 (0.33%) |
| Частица | 6357 (8.68%) |
| Причастие | 877 (1.20%) |
| Деепричастие | 312 (0.43%) |
| Служебных слов: | 34751 (47.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.63 |
| . точка | 77.44 |
| - тире | 33.03 |
| ! восклицательный знак | 43.37 |
| ? вопросительный знак | 19.15 |
| ... многоточие | 29.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 4.75 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.62 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 6.72 |
| () скобки | 1.90 |
| : двоеточие | 2.26 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
