Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 443552 |
| Слов в произведении (СВП): | 60407 |
| Приблизительно страниц: | 220 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.32 |
| СДП диалога, знаков: | 51.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8533 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8026 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 507 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1326.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3041.77 | —> 3076-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12558 (20.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47849 (79.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14644 (30.60%) |
| Прилагательное | 5911 (12.35%) |
| Глагол | 11921 (24.91%) |
| Местоимение-существительное | 4155 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2034 (4.25%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 552 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.25%) |
| Наречие | 2744 (5.73%) |
| Предикатив | 299 (0.62%) |
| Предлог | 6048 (12.64%) |
| Союз | 4815 (10.06%) |
| Междометие | 780 (1.63%) |
| Вводное слово | 128 (0.27%) |
| Частица | 3143 (6.57%) |
| Причастие | 1141 (2.38%) |
| Деепричастие | 208 (0.43%) |
| Служебных слов: | 21314 (44.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.12 |
| . точка | 65.08 |
| - тире | 43.31 |
| ! восклицательный знак | 17.32 |
| ? вопросительный знак | 12.38 |
| ... многоточие | 8.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 12.25 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 6.92 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
