Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 441141 |
| Слов в произведении (СВП): | 64807 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.52 |
| СДП диалога, знаков: | 42.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6917 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6715 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 202 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1123.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2492.37 | —> 10547-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16562 (25.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48245 (74.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14752 (30.58%) |
| Прилагательное | 4923 (10.20%) |
| Глагол | 12344 (25.59%) |
| Местоимение-существительное | 4625 (9.59%) |
| Местоименное прилагательное | 2911 (6.03%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 588 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.26%) |
| Наречие | 3429 (7.11%) |
| Предикатив | 444 (0.92%) |
| Предлог | 6395 (13.26%) |
| Союз | 5640 (11.69%) |
| Междометие | 1197 (2.48%) |
| Вводное слово | 232 (0.48%) |
| Частица | 4824 (10.00%) |
| Причастие | 874 (1.81%) |
| Деепричастие | 255 (0.53%) |
| Служебных слов: | 26083 (54.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.46 |
| . точка | 70.63 |
| - тире | 35.66 |
| ! восклицательный знак | 5.31 |
| ? вопросительный знак | 16.42 |
| ... многоточие | 11.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.68 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 17.20 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 4.57 |
| ; точка с запятой | 0.46 |
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».
