Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 453933 |
| Слов в произведении (СВП): | 72395 |
| Приблизительно страниц: | 228 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.6 |
| СДП диалога, знаков: | 35.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8042 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7590 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 452 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 998.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2347.38 | —> 11473-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20171 (27.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52224 (72.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13883 (26.58%) |
| Прилагательное | 5170 (9.90%) |
| Глагол | 13364 (25.59%) |
| Местоимение-существительное | 8420 (16.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3391 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 678 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.22%) |
| Наречие | 3675 (7.04%) |
| Предикатив | 805 (1.54%) |
| Предлог | 5918 (11.33%) |
| Союз | 6757 (12.94%) |
| Междометие | 1132 (2.17%) |
| Вводное слово | 292 (0.56%) |
| Частица | 6712 (12.85%) |
| Причастие | 671 (1.28%) |
| Деепричастие | 146 (0.28%) |
| Служебных слов: | 32790 (62.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.67 |
| . точка | 99.39 |
| - тире | 28.08 |
| ! восклицательный знак | 3.96 |
| ? вопросительный знак | 15.97 |
| ... многоточие | 7.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 3.61 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 5.88 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
