Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 435834 |
| Слов в произведении (СВП): | 60835 |
| Приблизительно страниц: | 213 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.84 |
| СДП диалога, знаков: | 55.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7213 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6634 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 579 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1136.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2565.39 | —> 9762-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14142 (23.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46693 (76.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13501 (28.91%) |
| Прилагательное | 5142 (11.01%) |
| Глагол | 11522 (24.68%) |
| Местоимение-существительное | 5011 (10.73%) |
| Местоименное прилагательное | 2086 (4.47%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 502 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.38%) |
| Наречие | 3190 (6.83%) |
| Предикатив | 346 (0.74%) |
| Предлог | 5480 (11.74%) |
| Союз | 5386 (11.53%) |
| Междометие | 898 (1.92%) |
| Вводное слово | 217 (0.46%) |
| Частица | 3595 (7.70%) |
| Причастие | 1007 (2.16%) |
| Деепричастие | 231 (0.49%) |
| Служебных слов: | 22912 (49.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.65 |
| . точка | 69.50 |
| - тире | 43.81 |
| ! восклицательный знак | 8.60 |
| ? вопросительный знак | 11.79 |
| ... многоточие | 11.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
| " кавычка | 8.99 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 14.65 |
| ; 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».
