Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 431443 |
| Слов в произведении (СВП): | 56939 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.93 |
| СДП диалога, знаков: | 55.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 23.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8404 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7933 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3088.48 | —> 2586-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11864 (20.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45075 (79.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13814 (30.65%) |
| Прилагательное | 5636 (12.50%) |
| Глагол | 11287 (25.04%) |
| Местоимение-существительное | 3855 (8.55%) |
| Местоименное прилагательное | 1964 (4.36%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 496 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 145 (0.32%) |
| Наречие | 2444 (5.42%) |
| Предикатив | 292 (0.65%) |
| Предлог | 5555 (12.32%) |
| Союз | 4726 (10.48%) |
| Междометие | 783 (1.74%) |
| Вводное слово | 138 (0.31%) |
| Частица | 3080 (6.83%) |
| Причастие | 985 (2.19%) |
| Деепричастие | 180 (0.40%) |
| Служебных слов: | 20287 (45.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.79 |
| . точка | 71.29 |
| - тире | 49.05 |
| ! восклицательный знак | 15.65 |
| ? вопросительный знак | 12.73 |
| ... многоточие | 8.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.39 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 10.99 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 5.16 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
