Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 422906 |
| Слов в произведении (СВП): | 60976 |
| Приблизительно страниц: | 212 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.07 |
| СДП диалога, знаков: | 51.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6712 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6286 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 426 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1094.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2394.10 | —> 11258-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14721 (24.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46255 (75.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13126 (28.38%) |
| Прилагательное | 4904 (10.60%) |
| Глагол | 11907 (25.74%) |
| Местоимение-существительное | 5074 (10.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2144 (4.64%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 583 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.37%) |
| Наречие | 3554 (7.68%) |
| Предикатив | 423 (0.91%) |
| Предлог | 5639 (12.19%) |
| Союз | 5245 (11.34%) |
| Междометие | 913 (1.97%) |
| Вводное слово | 200 (0.43%) |
| Частица | 3636 (7.86%) |
| Причастие | 1241 (2.68%) |
| Деепричастие | 280 (0.61%) |
| Служебных слов: | 23138 (50.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.75 |
| . точка | 62.81 |
| - тире | 29.55 |
| ! восклицательный знак | 8.46 |
| ? вопросительный знак | 8.74 |
| ... многоточие | 11.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.56 |
| " кавычка | 6.59 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 11.09 |
| ; 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».
