Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 424612 |
| Слов в произведении (СВП): | 61581 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.72 |
| СДП диалога, знаков: | 47.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9000 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8281 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 719 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1227.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2876.75 | —> 5309-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15170 (24.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46411 (75.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14785 (31.86%) |
| Прилагательное | 5667 (12.21%) |
| Глагол | 10212 (22.00%) |
| Местоимение-существительное | 4346 (9.36%) |
| Местоименное прилагательное | 2887 (6.22%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.28%) |
| Наречие | 3034 (6.54%) |
| Предикатив | 421 (0.91%) |
| Предлог | 6406 (13.80%) |
| Союз | 5147 (11.09%) |
| Междометие | 800 (1.72%) |
| Вводное слово | 165 (0.36%) |
| Частица | 3818 (8.23%) |
| Причастие | 1299 (2.80%) |
| Деепричастие | 179 (0.39%) |
| Служебных слов: | 23759 (51.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.07 |
| . точка | 92.82 |
| - тире | 27.18 |
| ! восклицательный знак | 3.86 |
| ? вопросительный знак | 8.27 |
| ... многоточие | 6.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 24.94 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 1.92 |
| ; 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».
