Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468185 |
| Слов в произведении (СВП): | 69489 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.02 |
| СДП диалога, знаков: | 41.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8400 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7952 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 448 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1199.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2737.82 | —> 7439-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17115 (24.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52374 (75.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14930 (28.51%) |
| Прилагательное | 6714 (12.82%) |
| Глагол | 12692 (24.23%) |
| Местоимение-существительное | 5877 (11.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2601 (4.97%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 479 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.19%) |
| Наречие | 3691 (7.05%) |
| Предикатив | 615 (1.17%) |
| Предлог | 6238 (11.91%) |
| Союз | 6337 (12.10%) |
| Междометие | 1155 (2.21%) |
| Вводное слово | 235 (0.45%) |
| Частица | 4672 (8.92%) |
| Причастие | 861 (1.64%) |
| Деепричастие | 226 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27349 (52.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.73 |
| . точка | 81.41 |
| - тире | 29.18 |
| ! восклицательный знак | 18.31 |
| ? вопросительный знак | 13.23 |
| ... многоточие | 17.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.66 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.57 |
| " кавычка | 3.22 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.41 |
| ; 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».
