Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 436553 |
| Слов в произведении (СВП): | 62101 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.62 |
| СДП диалога, знаков: | 54.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9421 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8865 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 556 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1349.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3157.47 | —> 1909-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13066 (21.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49035 (78.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17923 (36.55%) |
| Прилагательное | 5808 (11.84%) |
| Глагол | 10839 (22.10%) |
| Местоимение-существительное | 3471 (7.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2423 (4.94%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 734 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.26%) |
| Наречие | 2560 (5.22%) |
| Предикатив | 397 (0.81%) |
| Предлог | 6380 (13.01%) |
| Союз | 4681 (9.55%) |
| Междометие | 918 (1.87%) |
| Вводное слово | 111 (0.23%) |
| Частица | 3107 (6.34%) |
| Причастие | 970 (1.98%) |
| Деепричастие | 144 (0.29%) |
| Служебных слов: | 21257 (43.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.35 |
| . точка | 70.03 |
| - тире | 33.17 |
| ! восклицательный знак | 10.66 |
| ? вопросительный знак | 9.68 |
| ... многоточие | 6.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.47 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 3.41 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.41 |
| ; точка с запятой | 0.37 |
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».
