Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 420335 |
| Слов в произведении (СВП): | 58451 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.61 |
| СДП диалога, знаков: | 52.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11043 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9882 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1161 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1357.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3348.92 | —> 810-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13119 (22.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45332 (77.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15081 (33.27%) |
| Прилагательное | 6025 (13.29%) |
| Глагол | 9176 (20.24%) |
| Местоимение-существительное | 3987 (8.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2621 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 785 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.36%) |
| Наречие | 2474 (5.46%) |
| Предикатив | 341 (0.75%) |
| Предлог | 5819 (12.84%) |
| Союз | 4102 (9.05%) |
| Междометие | 862 (1.90%) |
| Вводное слово | 182 (0.40%) |
| Частица | 3402 (7.50%) |
| Причастие | 953 (2.10%) |
| Деепричастие | 144 (0.32%) |
| Служебных слов: | 21123 (46.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.59 |
| . точка | 68.67 |
| - тире | 28.54 |
| ! восклицательный знак | 16.87 |
| ? вопросительный знак | 10.23 |
| ... многоточие | 17.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.94 |
| " кавычка | 31.72 |
| () скобки | 2.29 |
| : двоеточие | 3.73 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
