Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 410158 |
| Слов в произведении (СВП): | 57181 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.3 |
| СДП диалога, знаков: | 52.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8110 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7499 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 611 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2923.47 | —> 4649-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13748 (24.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43433 (75.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14853 (34.20%) |
| Прилагательное | 5549 (12.78%) |
| Глагол | 9585 (22.07%) |
| Местоимение-существительное | 2527 (5.82%) |
| Местоименное прилагательное | 1968 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 854 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.50%) |
| Наречие | 2979 (6.86%) |
| Предикатив | 442 (1.02%) |
| Предлог | 5620 (12.94%) |
| Союз | 4903 (11.29%) |
| Междометие | 720 (1.66%) |
| Вводное слово | 121 (0.28%) |
| Частица | 3904 (8.99%) |
| Причастие | 1383 (3.18%) |
| Деепричастие | 284 (0.65%) |
| Служебных слов: | 20060 (46.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.61 |
| . точка | 67.85 |
| - тире | 23.38 |
| ! восклицательный знак | 6.17 |
| ? вопросительный знак | 10.49 |
| ... многоточие | 4.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.10 |
| " кавычка | 16.02 |
| () скобки | 0.82 |
| : двоеточие | 7.31 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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».
