Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 421698 |
| Слов в произведении (СВП): | 61164 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.49 |
| СДП диалога, знаков: | 40.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8894 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8298 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 596 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2789.19 | —> 6607-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15784 (25.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45380 (74.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13962 (30.77%) |
| Прилагательное | 5036 (11.10%) |
| Глагол | 10904 (24.03%) |
| Местоимение-существительное | 6061 (13.36%) |
| Местоименное прилагательное | 2796 (6.16%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 509 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.30%) |
| Наречие | 3066 (6.76%) |
| Предикатив | 519 (1.14%) |
| Предлог | 5437 (11.98%) |
| Союз | 4906 (10.81%) |
| Междометие | 950 (2.09%) |
| Вводное слово | 351 (0.77%) |
| Частица | 4322 (9.52%) |
| Причастие | 765 (1.69%) |
| Деепричастие | 238 (0.52%) |
| Служебных слов: | 25074 (55.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.58 |
| . точка | 104.52 |
| - тире | 38.98 |
| ! восклицательный знак | 17.56 |
| ? вопросительный знак | 21.30 |
| ... многоточие | 6.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.31 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 7.46 |
| () скобки | 0.92 |
| : двоеточие | 1.18 |
| ; 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».
