Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 439645 |
| Слов в произведении (СВП): | 66314 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.49 |
| СДП диалога, знаков: | 36.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8431 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7995 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 436 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2722.05 | —> 7666-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17290 (26.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49024 (73.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15788 (32.20%) |
| Прилагательное | 5456 (11.13%) |
| Глагол | 11504 (23.47%) |
| Местоимение-существительное | 4974 (10.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3475 (7.09%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 757 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.25%) |
| Наречие | 3082 (6.29%) |
| Предикатив | 428 (0.87%) |
| Предлог | 6101 (12.44%) |
| Союз | 6780 (13.83%) |
| Междометие | 1211 (2.47%) |
| Вводное слово | 184 (0.38%) |
| Частица | 4756 (9.70%) |
| Причастие | 629 (1.28%) |
| Деепричастие | 148 (0.30%) |
| Служебных слов: | 27634 (56.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 88.52 |
| . точка | 115.30 |
| - тире | 22.45 |
| ! восклицательный знак | 5.32 |
| ? вопросительный знак | 17.01 |
| ... многоточие | 6.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 6.98 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 1.07 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
