Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444228 |
| Слов в произведении (СВП): | 62737 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.71 |
| СДП диалога, знаков: | 40.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11616 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10554 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1062 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1467.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3574.09 | —> 202-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12503 (19.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50234 (80.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17575 (34.99%) |
| Прилагательное | 5388 (10.73%) |
| Глагол | 11734 (23.36%) |
| Местоимение-существительное | 3392 (6.75%) |
| Местоименное прилагательное | 2321 (4.62%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 633 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.21%) |
| Наречие | 2401 (4.78%) |
| Предикатив | 394 (0.78%) |
| Предлог | 5956 (11.86%) |
| Союз | 4813 (9.58%) |
| Междометие | 884 (1.76%) |
| Вводное слово | 103 (0.21%) |
| Частица | 3201 (6.37%) |
| Причастие | 1122 (2.23%) |
| Деепричастие | 231 (0.46%) |
| Служебных слов: | 20911 (41.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.82 |
| . точка | 73.74 |
| - тире | 40.36 |
| ! восклицательный знак | 19.92 |
| ? вопросительный знак | 10.66 |
| ... многоточие | 10.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.45 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 11.92 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 4.65 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
