Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 420425 |
| Слов в произведении (СВП): | 63766 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.72 |
| СДП диалога, знаков: | 43.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8457 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8062 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 395 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2826.81 | —> 6024-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15731 (24.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48035 (75.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14488 (30.16%) |
| Прилагательное | 5573 (11.60%) |
| Глагол | 11259 (23.44%) |
| Местоимение-существительное | 5962 (12.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2606 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 556 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.24%) |
| Наречие | 3395 (7.07%) |
| Предикатив | 555 (1.16%) |
| Предлог | 5627 (11.71%) |
| Союз | 5773 (12.02%) |
| Междометие | 1098 (2.29%) |
| Вводное слово | 250 (0.52%) |
| Частица | 4574 (9.52%) |
| Причастие | 488 (1.02%) |
| Деепричастие | 171 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26077 (54.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.46 |
| . точка | 87.04 |
| - тире | 25.25 |
| ! восклицательный знак | 6.34 |
| ? вопросительный знак | 6.38 |
| ... многоточие | 7.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.75 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 10.84 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 4.08 |
| ; точка с запятой | 0.69 |
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».
