Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 414611 |
| Слов в произведении (СВП): | 60033 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 88.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.24 |
| СДП диалога, знаков: | 61.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9498 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8402 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1096 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1277.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3021.72 | —> 3335-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15396 (25.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44637 (74.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14145 (31.69%) |
| Прилагательное | 6704 (15.02%) |
| Глагол | 8095 (18.14%) |
| Местоимение-существительное | 4090 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2908 (6.51%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 676 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.31%) |
| Наречие | 3360 (7.53%) |
| Предикатив | 497 (1.11%) |
| Предлог | 6210 (13.91%) |
| Союз | 5517 (12.36%) |
| Междометие | 844 (1.89%) |
| Вводное слово | 290 (0.65%) |
| Частица | 3699 (8.29%) |
| Причастие | 1080 (2.42%) |
| Деепричастие | 209 (0.47%) |
| Служебных слов: | 23777 (53.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.75 |
| . точка | 55.97 |
| - тире | 18.86 |
| ! восклицательный знак | 3.76 |
| ? вопросительный знак | 10.93 |
| ... многоточие | 9.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 23.39 |
| () скобки | 5.63 |
| : двоеточие | 1.15 |
| ; 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».
