Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 395557 |
| Слов в произведении (СВП): | 55635 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.68 |
| СДП диалога, знаков: | 48.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6991 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6720 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 271 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2546.81 | —> 9990-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13068 (23.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42567 (76.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13187 (30.98%) |
| Прилагательное | 5097 (11.97%) |
| Глагол | 10790 (25.35%) |
| Местоимение-существительное | 4757 (11.18%) |
| Местоименное прилагательное | 2344 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 715 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.36%) |
| Наречие | 2375 (5.58%) |
| Предикатив | 320 (0.75%) |
| Предлог | 5322 (12.50%) |
| Союз | 4294 (10.09%) |
| Междометие | 797 (1.87%) |
| Вводное слово | 115 (0.27%) |
| Частица | 3559 (8.36%) |
| Причастие | 887 (2.08%) |
| Деепричастие | 195 (0.46%) |
| Служебных слов: | 21390 (50.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.33 |
| . точка | 80.13 |
| - тире | 36.78 |
| ! восклицательный знак | 15.28 |
| ? вопросительный знак | 10.91 |
| ... многоточие | 1.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.52 |
| " кавычка | 14.27 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.16 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
