Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 430836 |
| Слов в произведении (СВП): | 64295 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.74 |
| СДП диалога, знаков: | 33.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9690 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8751 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 939 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3039.10 | —> 3105-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14751 (22.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49544 (77.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14011 (28.28%) |
| Прилагательное | 4886 (9.86%) |
| Глагол | 13066 (26.37%) |
| Местоимение-существительное | 5285 (10.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2380 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 810 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.24%) |
| Наречие | 2996 (6.05%) |
| Предикатив | 507 (1.02%) |
| Предлог | 5494 (11.09%) |
| Союз | 5369 (10.84%) |
| Междометие | 1036 (2.09%) |
| Вводное слово | 175 (0.35%) |
| Частица | 4277 (8.63%) |
| Причастие | 733 (1.48%) |
| Деепричастие | 166 (0.34%) |
| Служебных слов: | 24198 (48.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.96 |
| . точка | 90.58 |
| - тире | 33.35 |
| ! восклицательный знак | 31.67 |
| ? вопросительный знак | 17.48 |
| ... многоточие | 3.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.72 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.50 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 13.36 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 4.77 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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».
