Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 446994 |
| Слов в произведении (СВП): | 65412 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.21 |
| СДП диалога, знаков: | 42.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10446 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9775 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 671 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3173.92 | —> 1783-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16032 (24.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49380 (75.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15885 (32.17%) |
| Прилагательное | 6265 (12.69%) |
| Глагол | 10689 (21.65%) |
| Местоимение-существительное | 4939 (10.00%) |
| Местоименное прилагательное | 2349 (4.76%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 934 (1.89%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.42%) |
| Наречие | 3256 (6.59%) |
| Предикатив | 694 (1.41%) |
| Предлог | 6275 (12.71%) |
| Союз | 5241 (10.61%) |
| Междометие | 944 (1.91%) |
| Вводное слово | 316 (0.64%) |
| Частица | 4697 (9.51%) |
| Причастие | 1107 (2.24%) |
| Деепричастие | 185 (0.37%) |
| Служебных слов: | 24957 (50.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.79 |
| . точка | 81.09 |
| - тире | 29.14 |
| ! восклицательный знак | 8.06 |
| ? вопросительный знак | 17.14 |
| ... многоточие | 13.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.46 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.43 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 8.04 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 6.25 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
