Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 434270 |
| Слов в произведении (СВП): | 63169 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.05 |
| СДП диалога, знаков: | 53.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8934 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8167 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 767 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1249.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2888.09 | —> 5139-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15422 (24.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47747 (75.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15454 (32.37%) |
| Прилагательное | 6312 (13.22%) |
| Глагол | 10007 (20.96%) |
| Местоимение-существительное | 3953 (8.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2857 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 742 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.41%) |
| Наречие | 3239 (6.78%) |
| Предикатив | 398 (0.83%) |
| Предлог | 6643 (13.91%) |
| Союз | 5326 (11.15%) |
| Междометие | 877 (1.84%) |
| Вводное слово | 176 (0.37%) |
| Частица | 3818 (8.00%) |
| Причастие | 1430 (2.99%) |
| Деепричастие | 165 (0.35%) |
| Служебных слов: | 23824 (49.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.74 |
| . точка | 81.64 |
| - тире | 21.07 |
| ! восклицательный знак | 2.36 |
| ? вопросительный знак | 4.86 |
| ... многоточие | 6.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 29.51 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 1.93 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
