Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 429279 |
| Слов в произведении (СВП): | 61856 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.78 |
| СДП диалога, знаков: | 49.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 64.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7293 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6947 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 346 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1096.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2471.07 | —> 10726-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15227 (24.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46629 (75.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15140 (32.47%) |
| Прилагательное | 4755 (10.20%) |
| Глагол | 11604 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 5215 (11.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3120 (6.69%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 577 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.28%) |
| Наречие | 2857 (6.13%) |
| Предикатив | 640 (1.37%) |
| Предлог | 5437 (11.66%) |
| Союз | 5083 (10.90%) |
| Междометие | 1062 (2.28%) |
| Вводное слово | 240 (0.51%) |
| Частица | 3967 (8.51%) |
| Причастие | 774 (1.66%) |
| Деепричастие | 95 (0.20%) |
| Служебных слов: | 24227 (51.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.16 |
| . точка | 78.49 |
| - тире | 44.31 |
| ! восклицательный знак | 15.58 |
| ? вопросительный знак | 16.44 |
| ... многоточие | 8.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.82 |
| " кавычка | 7.29 |
| () скобки | 0.78 |
| : двоеточие | 5.32 |
| ; точка с запятой | 1.23 |
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».
