Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448928 |
| Слов в произведении (СВП): | 64089 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.1 |
| СДП диалога, знаков: | 39.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7790 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7206 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 584 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1098.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2536.68 | —> 10102-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16345 (25.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47744 (74.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13046 (27.32%) |
| Прилагательное | 4739 (9.93%) |
| Глагол | 12198 (25.55%) |
| Местоимение-существительное | 6897 (14.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3078 (6.45%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 457 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.24%) |
| Наречие | 3123 (6.54%) |
| Предикатив | 519 (1.09%) |
| Предлог | 5269 (11.04%) |
| Союз | 5246 (10.99%) |
| Междометие | 1033 (2.16%) |
| Вводное слово | 164 (0.34%) |
| Частица | 4912 (10.29%) |
| Причастие | 637 (1.33%) |
| Деепричастие | 111 (0.23%) |
| Служебных слов: | 26726 (55.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.61 |
| . точка | 110.78 |
| - тире | 57.92 |
| ! восклицательный знак | 20.50 |
| ? вопросительный знак | 19.27 |
| ... многоточие | 6.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.48 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.56 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 8.13 |
| () скобки | 0.98 |
| : двоеточие | 1.40 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
