Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 472915 |
| Слов в произведении (СВП): | 70044 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.13 |
| СДП диалога, знаков: | 42.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10357 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9772 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 585 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1289.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3088.16 | —> 2587-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15992 (22.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54052 (77.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18580 (34.37%) |
| Прилагательное | 6488 (12.00%) |
| Глагол | 12134 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 5086 (9.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2621 (4.85%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 622 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 199 (0.37%) |
| Наречие | 3227 (5.97%) |
| Предикатив | 583 (1.08%) |
| Предлог | 7645 (14.14%) |
| Союз | 5276 (9.76%) |
| Междометие | 1134 (2.10%) |
| Вводное слово | 212 (0.39%) |
| Частица | 3917 (7.25%) |
| Причастие | 770 (1.42%) |
| Деепричастие | 132 (0.24%) |
| Служебных слов: | 26028 (48.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.60 |
| . точка | 86.79 |
| - тире | 26.94 |
| ! восклицательный знак | 10.82 |
| ? вопросительный знак | 11.65 |
| ... многоточие | 7.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.37 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.14 |
| " кавычка | 16.15 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 3.73 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
