Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 417276 |
| Слов в произведении (СВП): | 64246 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.5 |
| СДП диалога, знаков: | 33.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 9.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8897 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8413 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 484 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1140.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2724.97 | —> 7627-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11048 (17.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53198 (82.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17630 (33.14%) |
| Прилагательное | 6159 (11.58%) |
| Глагол | 12154 (22.85%) |
| Местоимение-существительное | 5622 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 2572 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 621 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.22%) |
| Наречие | 2070 (3.89%) |
| Предикатив | 181 (0.34%) |
| Предлог | 7142 (13.43%) |
| Союз | 4156 (7.81%) |
| Междометие | 757 (1.42%) |
| Вводное слово | 30 (0.06%) |
| Частица | 2104 (3.96%) |
| Причастие | 1258 (2.36%) |
| Деепричастие | 174 (0.33%) |
| Служебных слов: | 22561 (42.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.60 |
| . точка | 109.88 |
| - тире | 11.07 |
| ! восклицательный знак | 4.83 |
| ? вопросительный знак | 2.91 |
| ... многоточие | 1.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 6.97 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 9.09 |
| ; точка с запятой | 1.71 |
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».
