Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 404267 |
| Слов в произведении (СВП): | 56816 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.32 |
| СДП диалога, знаков: | 49.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9205 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8737 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 468 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1382.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3201.75 | —> 1581-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12529 (22.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44287 (77.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16497 (37.25%) |
| Прилагательное | 5888 (13.30%) |
| Глагол | 8533 (19.27%) |
| Местоимение-существительное | 2837 (6.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2362 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 577 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.33%) |
| Наречие | 2178 (4.92%) |
| Предикатив | 389 (0.88%) |
| Предлог | 5468 (12.35%) |
| Союз | 4694 (10.60%) |
| Междометие | 898 (2.03%) |
| Вводное слово | 110 (0.25%) |
| Частица | 3525 (7.96%) |
| Причастие | 1310 (2.96%) |
| Деепричастие | 95 (0.21%) |
| Служебных слов: | 19996 (45.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.13 |
| . точка | 62.89 |
| - тире | 18.57 |
| ! восклицательный знак | 9.08 |
| ? вопросительный знак | 15.28 |
| ... многоточие | 6.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 4.08 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 3.91 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
