Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 435768 |
| Слов в произведении (СВП): | 63176 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.04 |
| СДП диалога, знаков: | 39.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8030 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7590 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 440 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2756.37 | —> 7145-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14710 (23.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48466 (76.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14565 (30.05%) |
| Прилагательное | 4892 (10.09%) |
| Глагол | 12307 (25.39%) |
| Местоимение-существительное | 4833 (9.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2439 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 662 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.27%) |
| Наречие | 3407 (7.03%) |
| Предикатив | 582 (1.20%) |
| Предлог | 5693 (11.75%) |
| Союз | 5439 (11.22%) |
| Междометие | 883 (1.82%) |
| Вводное слово | 141 (0.29%) |
| Частица | 4131 (8.52%) |
| Причастие | 1088 (2.24%) |
| Деепричастие | 136 (0.28%) |
| Служебных слов: | 23705 (48.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.46 |
| . точка | 85.76 |
| - тире | 36.71 |
| ! восклицательный знак | 20.47 |
| ? вопросительный знак | 15.73 |
| ... многоточие | 7.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 6.70 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.34 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
