Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 440478 |
| Слов в произведении (СВП): | 63622 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 47.19 |
| СДП диалога, знаков: | 39.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7704 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7223 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 481 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2687.07 | —> 8227-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15400 (24.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48222 (75.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15078 (31.27%) |
| Прилагательное | 5828 (12.09%) |
| Глагол | 12994 (26.95%) |
| Местоимение-существительное | 4125 (8.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2034 (4.22%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 491 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 54 (0.11%) |
| Наречие | 3336 (6.92%) |
| Предикатив | 603 (1.25%) |
| Предлог | 5538 (11.48%) |
| Союз | 5485 (11.37%) |
| Междометие | 1039 (2.15%) |
| Вводное слово | 175 (0.36%) |
| Частица | 4498 (9.33%) |
| Причастие | 965 (2.00%) |
| Деепричастие | 168 (0.35%) |
| Служебных слов: | 23071 (47.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.70 |
| . точка | 131.50 |
| - тире | 30.26 |
| ! восклицательный знак | 2.22 |
| ? вопросительный знак | 10.56 |
| ... многоточие | 6.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 3.16 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 4.95 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
