Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 447867 |
| Слов в произведении (СВП): | 65290 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.99 |
| СДП диалога, знаков: | 34.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7506 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7229 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 277 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2630.64 | —> 8986-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13754 (21.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51536 (78.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16250 (31.53%) |
| Прилагательное | 5063 (9.82%) |
| Глагол | 12791 (24.82%) |
| Местоимение-существительное | 5529 (10.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3222 (6.25%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 623 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.23%) |
| Наречие | 3198 (6.21%) |
| Предикатив | 387 (0.75%) |
| Предлог | 6343 (12.31%) |
| Союз | 4623 (8.97%) |
| Междометие | 844 (1.64%) |
| Вводное слово | 119 (0.23%) |
| Частица | 3303 (6.41%) |
| Причастие | 776 (1.51%) |
| Деепричастие | 83 (0.16%) |
| Служебных слов: | 24071 (46.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 72.06 |
| . точка | 89.42 |
| - тире | 50.47 |
| ! восклицательный знак | 39.78 |
| ? вопросительный знак | 10.17 |
| ... многоточие | 2.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.41 |
| " кавычка | 1.23 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.20 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
