Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 424915 |
| Слов в произведении (СВП): | 61509 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.78 |
| СДП диалога, знаков: | 30.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10650 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9756 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 894 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1375.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3358.70 | —> 763-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13684 (22.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47825 (77.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16309 (34.10%) |
| Прилагательное | 6601 (13.80%) |
| Глагол | 10069 (21.05%) |
| Местоимение-существительное | 3930 (8.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2242 (4.69%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 594 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.44%) |
| Наречие | 2977 (6.22%) |
| Предикатив | 457 (0.96%) |
| Предлог | 6678 (13.96%) |
| Союз | 4446 (9.30%) |
| Междометие | 711 (1.49%) |
| Вводное слово | 227 (0.47%) |
| Частица | 3603 (7.53%) |
| Причастие | 881 (1.84%) |
| Деепричастие | 172 (0.36%) |
| Служебных слов: | 22018 (46.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 89.17 |
| . точка | 106.31 |
| - тире | 20.73 |
| ! восклицательный знак | 19.49 |
| ? вопросительный знак | 17.20 |
| ... многоточие | 14.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 18.52 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 2.02 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
