Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 437285 |
| Слов в произведении (СВП): | 63272 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.36 |
| СДП диалога, знаков: | 31.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10277 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9548 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 729 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1284.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3119.75 | —> 2253-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13699 (21.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49573 (78.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17214 (34.72%) |
| Прилагательное | 5386 (10.86%) |
| Глагол | 11370 (22.94%) |
| Местоимение-существительное | 4411 (8.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2892 (5.83%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 740 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.28%) |
| Наречие | 2710 (5.47%) |
| Предикатив | 353 (0.71%) |
| Предлог | 6587 (13.29%) |
| Союз | 4599 (9.28%) |
| Междометие | 966 (1.95%) |
| Вводное слово | 85 (0.17%) |
| Частица | 3306 (6.67%) |
| Причастие | 941 (1.90%) |
| Деепричастие | 106 (0.21%) |
| Служебных слов: | 22960 (46.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.23 |
| . точка | 66.33 |
| - тире | 28.99 |
| ! восклицательный знак | 18.03 |
| ? вопросительный знак | 10.40 |
| ... многоточие | 19.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 5.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.65 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 8.60 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.13 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
