Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 428275 |
| Слов в произведении (СВП): | 63056 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.54 |
| СДП диалога, знаков: | 47.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6897 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6725 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 172 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1109.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2477.21 | —> 10681-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16286 (25.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46770 (74.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13021 (27.84%) |
| Прилагательное | 4840 (10.35%) |
| Глагол | 12370 (26.45%) |
| Местоимение-существительное | 6262 (13.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2868 (6.13%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 720 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.24%) |
| Наречие | 3582 (7.66%) |
| Предикатив | 581 (1.24%) |
| Предлог | 5862 (12.53%) |
| Союз | 5318 (11.37%) |
| Междометие | 1106 (2.36%) |
| Вводное слово | 271 (0.58%) |
| Частица | 4425 (9.46%) |
| Причастие | 767 (1.64%) |
| Деепричастие | 130 (0.28%) |
| Служебных слов: | 26256 (56.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.92 |
| . точка | 95.12 |
| - тире | 29.70 |
| ! восклицательный знак | 3.08 |
| ? вопросительный знак | 14.70 |
| ... многоточие | 3.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 2.82 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.24 |
| ; точка с запятой | 0.75 |
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».
