Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 413243 |
| Слов в произведении (СВП): | 57540 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.72 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.38 |
| СДП диалога, знаков: | 44.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10228 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9593 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 635 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1448.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3472.80 | —> 382-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12761 (22.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44779 (77.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16328 (36.46%) |
| Прилагательное | 5639 (12.59%) |
| Глагол | 9146 (20.42%) |
| Местоимение-существительное | 2513 (5.61%) |
| Местоименное прилагательное | 1971 (4.40%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 725 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.35%) |
| Наречие | 2417 (5.40%) |
| Предикатив | 461 (1.03%) |
| Предлог | 5612 (12.53%) |
| Союз | 4621 (10.32%) |
| Междометие | 1001 (2.24%) |
| Вводное слово | 152 (0.34%) |
| Частица | 3823 (8.54%) |
| Причастие | 1342 (3.00%) |
| Деепричастие | 112 (0.25%) |
| Служебных слов: | 19812 (44.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.69 |
| . точка | 66.20 |
| - тире | 28.12 |
| ! восклицательный знак | 12.10 |
| ? вопросительный знак | 23.08 |
| ... многоточие | 11.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 6.83 |
| () скобки | 0.54 |
| : двоеточие | 4.45 |
| ; 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».
