Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448046 |
| Слов в произведении (СВП): | 67087 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.07 |
| СДП диалога, знаков: | 33.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8450 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8064 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 386 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1117.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2626.56 | —> 9040-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16608 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50479 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14577 (28.88%) |
| Прилагательное | 4918 (9.74%) |
| Глагол | 13636 (27.01%) |
| Местоимение-существительное | 5771 (11.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3067 (6.08%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 721 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.26%) |
| Наречие | 2993 (5.93%) |
| Предикатив | 595 (1.18%) |
| Предлог | 5565 (11.02%) |
| Союз | 6453 (12.78%) |
| Междометие | 1201 (2.38%) |
| Вводное слово | 202 (0.40%) |
| Частица | 5049 (10.00%) |
| Причастие | 551 (1.09%) |
| Деепричастие | 167 (0.33%) |
| Служебных слов: | 27489 (54.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.60 |
| . точка | 81.09 |
| - тире | 36.92 |
| ! восклицательный знак | 15.26 |
| ? вопросительный знак | 15.99 |
| ... многоточие | 2.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 5.87 |
| () скобки | 2.10 |
| : двоеточие | 10.33 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
