Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 430663 |
| Слов в произведении (СВП): | 60837 |
| Приблизительно страниц: | 220 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.09 |
| СДП диалога, знаков: | 68.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10487 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9635 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 852 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1422.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3410.52 | —> 549-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14055 (23.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46782 (76.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15726 (33.62%) |
| Прилагательное | 7050 (15.07%) |
| Глагол | 9518 (20.35%) |
| Местоимение-существительное | 3949 (8.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2587 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 644 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.28%) |
| Наречие | 2767 (5.91%) |
| Предикатив | 462 (0.99%) |
| Предлог | 5402 (11.55%) |
| Союз | 4664 (9.97%) |
| Междометие | 1136 (2.43%) |
| Вводное слово | 149 (0.32%) |
| Частица | 3572 (7.64%) |
| Причастие | 1161 (2.48%) |
| Деепричастие | 165 (0.35%) |
| Служебных слов: | 21629 (46.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.43 |
| . точка | 34.65 |
| - тире | 22.96 |
| ! восклицательный знак | 18.99 |
| ? вопросительный знак | 7.28 |
| ... многоточие | 29.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.39 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 5.13 |
| " кавычка | 10.29 |
| () скобки | 1.48 |
| : двоеточие | 3.25 |
| ; точка с запятой | 0.33 |
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».
