Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 423430 |
| Слов в произведении (СВП): | 59790 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.86 |
| СДП диалога, знаков: | 59.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6951 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6554 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 397 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2545.49 | —> 10003-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14125 (23.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45665 (76.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13714 (30.03%) |
| Прилагательное | 5886 (12.89%) |
| Глагол | 11225 (24.58%) |
| Местоимение-существительное | 4638 (10.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2451 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 646 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.27%) |
| Наречие | 3004 (6.58%) |
| Предикатив | 369 (0.81%) |
| Предлог | 5637 (12.34%) |
| Союз | 4748 (10.40%) |
| Междометие | 945 (2.07%) |
| Вводное слово | 157 (0.34%) |
| Частица | 3267 (7.15%) |
| Причастие | 1287 (2.82%) |
| Деепричастие | 278 (0.61%) |
| Служебных слов: | 22130 (48.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.36 |
| . точка | 63.96 |
| - тире | 27.76 |
| ! восклицательный знак | 6.56 |
| ? вопросительный знак | 8.53 |
| ... многоточие | 8.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 6.96 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 11.56 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
