Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 430555 |
| Слов в произведении (СВП): | 62192 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.35 |
| СДП диалога, знаков: | 48.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8333 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7829 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 504 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2827.73 | —> 6008-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13466 (21.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48726 (78.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15251 (31.30%) |
| Прилагательное | 5719 (11.74%) |
| Глагол | 11059 (22.70%) |
| Местоимение-существительное | 4413 (9.06%) |
| Местоименное прилагательное | 2197 (4.51%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 718 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.22%) |
| Наречие | 2791 (5.73%) |
| Предикатив | 471 (0.97%) |
| Предлог | 6310 (12.95%) |
| Союз | 4926 (10.11%) |
| Междометие | 761 (1.56%) |
| Вводное слово | 114 (0.23%) |
| Частица | 3480 (7.14%) |
| Причастие | 1827 (3.75%) |
| Деепричастие | 212 (0.44%) |
| Служебных слов: | 22427 (46.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.48 |
| . точка | 68.03 |
| - тире | 32.98 |
| ! восклицательный знак | 16.92 |
| ? вопросительный знак | 8.46 |
| ... многоточие | 9.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.50 |
| " кавычка | 2.91 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 3.06 |
| ; 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».
