Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 429344 |
| Слов в произведении (СВП): | 63456 |
| Приблизительно страниц: | 219 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.32 |
| СДП диалога, знаков: | 41.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7180 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6833 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 347 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2552.27 | —> 9917-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15985 (25.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47471 (74.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15536 (32.73%) |
| Прилагательное | 4809 (10.13%) |
| Глагол | 11636 (24.51%) |
| Местоимение-существительное | 3908 (8.23%) |
| Местоименное прилагательное | 2711 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 612 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.25%) |
| Наречие | 3571 (7.52%) |
| Предикатив | 457 (0.96%) |
| Предлог | 6233 (13.13%) |
| Союз | 5523 (11.63%) |
| Междометие | 1199 (2.53%) |
| Вводное слово | 237 (0.50%) |
| Частица | 4463 (9.40%) |
| Причастие | 903 (1.90%) |
| Деепричастие | 238 (0.50%) |
| Служебных слов: | 24522 (51.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.10 |
| . точка | 69.91 |
| - тире | 33.09 |
| ! восклицательный знак | 5.55 |
| ? вопросительный знак | 15.43 |
| ... многоточие | 11.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.87 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 18.34 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 5.56 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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».
