Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448209 |
| Слов в произведении (СВП): | 61465 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.77 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.66 |
| СДП диалога, знаков: | 56.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8549 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7726 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 823 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1249.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2859.18 | —> 5532-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14204 (23.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47261 (76.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16990 (35.95%) |
| Прилагательное | 5760 (12.19%) |
| Глагол | 10065 (21.30%) |
| Местоимение-существительное | 2516 (5.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2673 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 907 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 285 (0.60%) |
| Наречие | 2646 (5.60%) |
| Предикатив | 453 (0.96%) |
| Предлог | 6297 (13.32%) |
| Союз | 5058 (10.70%) |
| Междометие | 995 (2.11%) |
| Вводное слово | 162 (0.34%) |
| Частица | 3538 (7.49%) |
| Причастие | 1063 (2.25%) |
| Деепричастие | 221 (0.47%) |
| Служебных слов: | 21484 (45.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.58 |
| . точка | 65.76 |
| - тире | 25.23 |
| ! восклицательный знак | 7.65 |
| ? вопросительный знак | 7.63 |
| ... многоточие | 14.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 45.29 |
| () скобки | 1.04 |
| : двоеточие | 6.08 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
