Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 427393 |
| Слов в произведении (СВП): | 61453 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.55 |
| СДП диалога, знаков: | 40.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9412 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8493 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 919 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1328.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3157.01 | —> 1913-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13154 (21.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48299 (78.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14607 (30.24%) |
| Прилагательное | 5611 (11.62%) |
| Глагол | 11880 (24.60%) |
| Местоимение-существительное | 4165 (8.62%) |
| Местоименное прилагательное | 2462 (5.10%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 483 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.22%) |
| Наречие | 2759 (5.71%) |
| Предикатив | 366 (0.76%) |
| Предлог | 5644 (11.69%) |
| Союз | 4443 (9.20%) |
| Междометие | 1038 (2.15%) |
| Вводное слово | 147 (0.30%) |
| Частица | 3207 (6.64%) |
| Причастие | 1074 (2.22%) |
| Деепричастие | 146 (0.30%) |
| Служебных слов: | 21264 (44.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.23 |
| . точка | 76.86 |
| - тире | 21.43 |
| ! восклицательный знак | 27.96 |
| ? вопросительный знак | 11.70 |
| ... многоточие | 5.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.57 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 10.17 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 3.51 |
| ; 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».
