Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 424953 |
| Слов в произведении (СВП): | 59916 |
| Приблизительно страниц: | 211 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.43 |
| СДП диалога, знаков: | 54.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8873 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8439 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 434 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1286.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3033.05 | —> 3171-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13942 (23.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45974 (76.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14470 (31.47%) |
| Прилагательное | 5117 (11.13%) |
| Глагол | 11188 (24.34%) |
| Местоимение-существительное | 5119 (11.13%) |
| Местоименное прилагательное | 2118 (4.61%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 581 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 87 (0.19%) |
| Наречие | 2901 (6.31%) |
| Предикатив | 373 (0.81%) |
| Предлог | 6077 (13.22%) |
| Союз | 5107 (11.11%) |
| Междометие | 905 (1.97%) |
| Вводное слово | 156 (0.34%) |
| Частица | 3894 (8.47%) |
| Причастие | 1050 (2.28%) |
| Деепричастие | 178 (0.39%) |
| Служебных слов: | 23554 (51.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.93 |
| . точка | 74.40 |
| - тире | 26.77 |
| ! восклицательный знак | 4.96 |
| ? вопросительный знак | 11.77 |
| ... многоточие | 4.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 12.13 |
| () скобки | 0.75 |
| : двоеточие | 5.36 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
