Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 418763 |
| Слов в произведении (СВП): | 61675 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.2 |
| СДП диалога, знаков: | 39.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9252 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8598 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 654 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2917.03 | —> 4733-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15351 (24.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46324 (75.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13257 (28.62%) |
| Прилагательное | 5487 (11.84%) |
| Глагол | 11382 (24.57%) |
| Местоимение-существительное | 4644 (10.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2130 (4.60%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 656 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.40%) |
| Наречие | 3429 (7.40%) |
| Предикатив | 742 (1.60%) |
| Предлог | 5345 (11.54%) |
| Союз | 5415 (11.69%) |
| Междометие | 846 (1.83%) |
| Вводное слово | 267 (0.58%) |
| Частица | 4736 (10.22%) |
| Причастие | 988 (2.13%) |
| Деепричастие | 187 (0.40%) |
| Служебных слов: | 23588 (50.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.83 |
| . точка | 81.31 |
| - тире | 31.21 |
| ! восклицательный знак | 6.08 |
| ? вопросительный знак | 15.92 |
| ... многоточие | 11.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.70 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 11.32 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 6.47 |
| ; точка с запятой | 0.42 |
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».
