Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 430153 |
| Слов в произведении (СВП): | 62385 |
| Приблизительно страниц: | 213 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.31 |
| СДП диалога, знаков: | 50.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6369 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6106 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 263 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1015.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2240.84 | —> 11765-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16714 (26.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45671 (73.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11091 (24.28%) |
| Прилагательное | 4434 (9.71%) |
| Глагол | 11912 (26.08%) |
| Местоимение-существительное | 5451 (11.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3023 (6.62%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 536 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 75 (0.16%) |
| Наречие | 3501 (7.67%) |
| Предикатив | 643 (1.41%) |
| Предлог | 5043 (11.04%) |
| Союз | 6186 (13.54%) |
| Междометие | 1269 (2.78%) |
| Вводное слово | 212 (0.46%) |
| Частица | 5485 (12.01%) |
| Причастие | 660 (1.45%) |
| Деепричастие | 132 (0.29%) |
| Служебных слов: | 26815 (58.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.26 |
| . точка | 86.05 |
| - тире | 35.78 |
| ! восклицательный знак | 3.56 |
| ? вопросительный знак | 15.28 |
| ... многоточие | 5.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 2.56 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 5.21 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
