Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 456246 |
| Слов в произведении (СВП): | 67895 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.31 |
| СДП диалога, знаков: | 41.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8055 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7731 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 324 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2719.26 | —> 7706-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16161 (23.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51734 (76.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15712 (30.37%) |
| Прилагательное | 5711 (11.04%) |
| Глагол | 12935 (25.00%) |
| Местоимение-существительное | 5763 (11.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2971 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 471 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 74 (0.14%) |
| Наречие | 3242 (6.27%) |
| Предикатив | 464 (0.90%) |
| Предлог | 6156 (11.90%) |
| Союз | 5362 (10.36%) |
| Междометие | 1149 (2.22%) |
| Вводное слово | 184 (0.36%) |
| Частица | 4598 (8.89%) |
| Причастие | 816 (1.58%) |
| Деепричастие | 149 (0.29%) |
| Служебных слов: | 26343 (50.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.75 |
| . точка | 77.78 |
| - тире | 41.53 |
| ! восклицательный знак | 18.65 |
| ? вопросительный знак | 17.63 |
| ... многоточие | 18.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.71 |
| " кавычка | 7.50 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 2.50 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
