Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 422300 |
| Слов в произведении (СВП): | 63850 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.15 |
| СДП диалога, знаков: | 38.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8671 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8092 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 579 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2815.30 | —> 6189-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17395 (27.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46455 (72.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14722 (31.69%) |
| Прилагательное | 5345 (11.51%) |
| Глагол | 10437 (22.47%) |
| Местоимение-существительное | 4615 (9.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3456 (7.44%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 776 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.37%) |
| Наречие | 3969 (8.54%) |
| Предикатив | 841 (1.81%) |
| Предлог | 5580 (12.01%) |
| Союз | 5806 (12.50%) |
| Междометие | 1054 (2.27%) |
| Вводное слово | 262 (0.56%) |
| Частица | 4995 (10.75%) |
| Причастие | 832 (1.79%) |
| Деепричастие | 136 (0.29%) |
| Служебных слов: | 25927 (55.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 79.67 |
| . точка | 88.03 |
| - тире | 33.92 |
| ! восклицательный знак | 17.24 |
| ? вопросительный знак | 11.03 |
| ... многоточие | 9.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 12.23 |
| () скобки | 1.77 |
| : двоеточие | 0.28 |
| ; 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».
