Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 440413 |
| Слов в произведении (СВП): | 65995 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.89 |
| СДП диалога, знаков: | 38.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7307 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7036 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 271 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2550.85 | —> 9934-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15872 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50123 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14151 (28.23%) |
| Прилагательное | 4981 (9.94%) |
| Глагол | 13899 (27.73%) |
| Местоимение-существительное | 6376 (12.72%) |
| Местоименное прилагательное | 2170 (4.33%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 572 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.23%) |
| Наречие | 3585 (7.15%) |
| Предикатив | 498 (0.99%) |
| Предлог | 5839 (11.65%) |
| Союз | 5772 (11.52%) |
| Междометие | 1255 (2.50%) |
| Вводное слово | 225 (0.45%) |
| Частица | 4242 (8.46%) |
| Причастие | 569 (1.14%) |
| Деепричастие | 109 (0.22%) |
| Служебных слов: | 25990 (51.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.17 |
| . точка | 100.33 |
| - тире | 30.82 |
| ! восклицательный знак | 10.55 |
| ? вопросительный знак | 16.18 |
| ... многоточие | 5.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 3.71 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 3.55 |
| ; 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».
