Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 450481 |
| Слов в произведении (СВП): | 64424 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.57 |
| СДП диалога, знаков: | 33.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9376 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8882 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 494 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1310.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3070.89 | —> 2766-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13083 (20.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51341 (79.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21475 (41.83%) |
| Прилагательное | 6073 (11.83%) |
| Глагол | 11161 (21.74%) |
| Местоимение-существительное | 2101 (4.09%) |
| Местоименное прилагательное | 1880 (3.66%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 975 (1.90%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.46%) |
| Наречие | 2077 (4.05%) |
| Предикатив | 381 (0.74%) |
| Предлог | 7457 (14.52%) |
| Союз | 4377 (8.53%) |
| Междометие | 908 (1.77%) |
| Вводное слово | 103 (0.20%) |
| Частица | 3412 (6.65%) |
| Причастие | 812 (1.58%) |
| Деепричастие | 115 (0.22%) |
| Служебных слов: | 20361 (39.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.12 |
| . точка | 104.65 |
| - тире | 14.26 |
| ! восклицательный знак | 6.05 |
| ? вопросительный знак | 9.41 |
| ... многоточие | 0.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 7.26 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 0.98 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
