Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 439750 |
| Слов в произведении (СВП): | 64094 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.59 |
| СДП диалога, знаков: | 41.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10162 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9464 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 698 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1341.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3218.63 | —> 1477-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13096 (20.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50998 (79.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17922 (35.14%) |
| Прилагательное | 5989 (11.74%) |
| Глагол | 11509 (22.57%) |
| Местоимение-существительное | 3564 (6.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2133 (4.18%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 613 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.29%) |
| Наречие | 2854 (5.60%) |
| Предикатив | 377 (0.74%) |
| Предлог | 6580 (12.90%) |
| Союз | 4571 (8.96%) |
| Междометие | 1007 (1.97%) |
| Вводное слово | 192 (0.38%) |
| Частица | 3339 (6.55%) |
| Причастие | 1141 (2.24%) |
| Деепричастие | 264 (0.52%) |
| Служебных слов: | 21654 (42.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.00 |
| . точка | 93.22 |
| - тире | 18.69 |
| ! восклицательный знак | 2.25 |
| ? вопросительный знак | 8.61 |
| ... многоточие | 3.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 10.89 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 4.37 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
