Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448995 |
| Слов в произведении (СВП): | 64975 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.82 |
| СДП диалога, знаков: | 51.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9309 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8471 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 838 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1336.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3087.11 | —> 2600-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13623 (20.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51352 (79.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16569 (32.27%) |
| Прилагательное | 5406 (10.53%) |
| Глагол | 11662 (22.71%) |
| Местоимение-существительное | 3679 (7.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2496 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 948 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 283 (0.55%) |
| Наречие | 3198 (6.23%) |
| Предикатив | 364 (0.71%) |
| Предлог | 6842 (13.32%) |
| Союз | 5618 (10.94%) |
| Междометие | 657 (1.28%) |
| Вводное слово | 175 (0.34%) |
| Частица | 3742 (7.29%) |
| Причастие | 1182 (2.30%) |
| Деепричастие | 167 (0.33%) |
| Служебных слов: | 23378 (45.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.18 |
| . точка | 47.90 |
| - тире | 23.82 |
| ! восклицательный знак | 9.63 |
| ? вопросительный знак | 6.46 |
| ... многоточие | 21.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.17 |
| " кавычка | 22.95 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 12.80 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
