Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 433418 |
| Слов в произведении (СВП): | 62976 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.94 |
| СДП диалога, знаков: | 54.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10324 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9660 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 664 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1391.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3300.42 | —> 1014-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13281 (21.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49695 (78.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18196 (36.62%) |
| Прилагательное | 6715 (13.51%) |
| Глагол | 10040 (20.20%) |
| Местоимение-существительное | 3315 (6.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2901 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 712 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.33%) |
| Наречие | 2594 (5.22%) |
| Предикатив | 407 (0.82%) |
| Предлог | 6152 (12.38%) |
| Союз | 4706 (9.47%) |
| Междометие | 870 (1.75%) |
| Вводное слово | 61 (0.12%) |
| Частица | 3154 (6.35%) |
| Причастие | 1283 (2.58%) |
| Деепричастие | 245 (0.49%) |
| Служебных слов: | 21412 (43.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.73 |
| . точка | 46.80 |
| - тире | 16.09 |
| ! восклицательный знак | 21.34 |
| ? вопросительный знак | 4.11 |
| ... многоточие | 5.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.73 |
| " кавычка | 12.53 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 2.68 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
