Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 461335 |
| Слов в произведении (СВП): | 66204 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.63 |
| СДП диалога, знаков: | 39.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7967 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7721 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 246 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2673.70 | —> 8422-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15131 (22.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51073 (77.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15616 (30.58%) |
| Прилагательное | 4631 (9.07%) |
| Глагол | 14410 (28.21%) |
| Местоимение-существительное | 4667 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2406 (4.71%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 784 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.28%) |
| Наречие | 3329 (6.52%) |
| Предикатив | 481 (0.94%) |
| Предлог | 6548 (12.82%) |
| Союз | 5274 (10.33%) |
| Междометие | 1071 (2.10%) |
| Вводное слово | 151 (0.30%) |
| Частица | 3926 (7.69%) |
| Причастие | 977 (1.91%) |
| Деепричастие | 197 (0.39%) |
| Служебных слов: | 24251 (47.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.94 |
| . точка | 97.53 |
| - тире | 29.92 |
| ! восклицательный знак | 11.31 |
| ? вопросительный знак | 12.49 |
| ... многоточие | 5.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 5.62 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 6.31 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
