Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 421130 |
| Слов в произведении (СВП): | 62912 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.42 |
| СДП диалога, знаков: | 45.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7905 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7275 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 630 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2565.61 | —> 9759-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14733 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48179 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15903 (33.01%) |
| Прилагательное | 4613 (9.57%) |
| Глагол | 11927 (24.76%) |
| Местоимение-существительное | 5293 (10.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2342 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1006 (2.09%) |
| Числительное (порядковое) | 223 (0.46%) |
| Наречие | 2907 (6.03%) |
| Предикатив | 486 (1.01%) |
| Предлог | 5458 (11.33%) |
| Союз | 4782 (9.93%) |
| Междометие | 1010 (2.10%) |
| Вводное слово | 318 (0.66%) |
| Частица | 4097 (8.50%) |
| Причастие | 574 (1.19%) |
| Деепричастие | 161 (0.33%) |
| Служебных слов: | 23468 (48.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.89 |
| . точка | 84.21 |
| - тире | 38.07 |
| ! восклицательный знак | 2.67 |
| ? вопросительный знак | 12.94 |
| ... многоточие | 2.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 15.78 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 14.34 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
