Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 449181 |
| Слов в произведении (СВП): | 65215 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.25 |
| СДП диалога, знаков: | 35.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8591 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8280 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 311 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1240.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2893.61 | —> 5056-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14983 (22.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50232 (77.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16466 (32.78%) |
| Прилагательное | 5152 (10.26%) |
| Глагол | 14049 (27.97%) |
| Местоимение-существительное | 5263 (10.48%) |
| Местоименное прилагательное | 2683 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 526 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.28%) |
| Наречие | 3406 (6.78%) |
| Предикатив | 474 (0.94%) |
| Предлог | 6221 (12.38%) |
| Союз | 4172 (8.31%) |
| Междометие | 1013 (2.02%) |
| Вводное слово | 149 (0.30%) |
| Частица | 3714 (7.39%) |
| Причастие | 1052 (2.09%) |
| Деепричастие | 180 (0.36%) |
| Служебных слов: | 23405 (46.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.43 |
| . точка | 109.10 |
| - тире | 40.37 |
| ! восклицательный знак | 16.97 |
| ? вопросительный знак | 12.59 |
| ... многоточие | 4.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.59 |
| " кавычка | 8.79 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 5.67 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
