Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444291 |
| Слов в произведении (СВП): | 66425 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.21 |
| СДП диалога, знаков: | 46.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8612 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8235 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 377 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2798.53 | —> 6467-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16936 (25.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49489 (74.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15062 (30.44%) |
| Прилагательное | 5745 (11.61%) |
| Глагол | 11267 (22.77%) |
| Местоимение-существительное | 5144 (10.39%) |
| Местоименное прилагательное | 3413 (6.90%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 854 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.42%) |
| Наречие | 3337 (6.74%) |
| Предикатив | 455 (0.92%) |
| Предлог | 6512 (13.16%) |
| Союз | 6488 (13.11%) |
| Междометие | 1174 (2.37%) |
| Вводное слово | 218 (0.44%) |
| Частица | 4138 (8.36%) |
| Причастие | 1046 (2.11%) |
| Деепричастие | 102 (0.21%) |
| Служебных слов: | 27195 (54.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 63.50 |
| . точка | 67.43 |
| - тире | 20.52 |
| ! восклицательный знак | 24.19 |
| ? вопросительный знак | 10.46 |
| ... многоточие | 7.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.68 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.35 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.09 |
| " кавычка | 7.53 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 7.78 |
| ; 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».
