Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 435386 |
| Слов в произведении (СВП): | 62631 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.3 |
| СДП диалога, знаков: | 47.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7748 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7491 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 257 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2766.18 | —> 6970-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13703 (21.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48928 (78.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13763 (28.13%) |
| Прилагательное | 6494 (13.27%) |
| Глагол | 12477 (25.50%) |
| Местоимение-существительное | 3977 (8.13%) |
| Местоименное прилагательное | 2348 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 573 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.20%) |
| Наречие | 3117 (6.37%) |
| Предикатив | 497 (1.02%) |
| Предлог | 5264 (10.76%) |
| Союз | 5352 (10.94%) |
| Междометие | 954 (1.95%) |
| Вводное слово | 137 (0.28%) |
| Частица | 4187 (8.56%) |
| Причастие | 1030 (2.11%) |
| Деепричастие | 119 (0.24%) |
| Служебных слов: | 22349 (45.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.24 |
| . точка | 87.24 |
| - тире | 27.69 |
| ! восклицательный знак | 7.12 |
| ? вопросительный знак | 8.59 |
| ... многоточие | 4.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 2.65 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.74 |
| ; 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».
