Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 443934 |
| Слов в произведении (СВП): | 62720 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.31 |
| СДП диалога, знаков: | 37.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8423 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7558 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 865 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2825.15 | —> 6048-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15376 (24.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47344 (75.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14656 (30.96%) |
| Прилагательное | 5600 (11.83%) |
| Глагол | 11145 (23.54%) |
| Местоимение-существительное | 3330 (7.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2192 (4.63%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 703 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.22%) |
| Наречие | 3267 (6.90%) |
| Предикатив | 628 (1.33%) |
| Предлог | 5152 (10.88%) |
| Союз | 5459 (11.53%) |
| Междометие | 871 (1.84%) |
| Вводное слово | 327 (0.69%) |
| Частица | 4681 (9.89%) |
| Причастие | 875 (1.85%) |
| Деепричастие | 198 (0.42%) |
| Служебных слов: | 22226 (46.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.24 |
| . точка | 80.56 |
| - тире | 59.96 |
| ! восклицательный знак | 23.21 |
| ? вопросительный знак | 18.34 |
| ... многоточие | 20.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.80 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.05 |
| " кавычка | 4.38 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 6.36 |
| ; 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».
