Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 442841 |
| Слов в произведении (СВП): | 64374 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.35 |
| СДП диалога, знаков: | 64.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9350 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8733 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 617 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3008.92 | —> 3468-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14126 (21.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50248 (78.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18042 (35.91%) |
| Прилагательное | 5330 (10.61%) |
| Глагол | 10875 (21.64%) |
| Местоимение-существительное | 3389 (6.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2667 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 806 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.26%) |
| Наречие | 2287 (4.55%) |
| Предикатив | 340 (0.68%) |
| Предлог | 6071 (12.08%) |
| Союз | 5898 (11.74%) |
| Междометие | 1102 (2.19%) |
| Вводное слово | 144 (0.29%) |
| Частица | 3511 (6.99%) |
| Причастие | 1083 (2.16%) |
| Деепричастие | 125 (0.25%) |
| Служебных слов: | 22916 (45.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.02 |
| . точка | 63.12 |
| - тире | 25.23 |
| ! восклицательный знак | 4.68 |
| ? вопросительный знак | 10.22 |
| ... многоточие | 3.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 7.18 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 6.76 |
| ; точка с запятой | 2.84 |
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».
