Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 447322 |
| Слов в произведении (СВП): | 63064 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.64 |
| СДП диалога, знаков: | 57.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9164 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8614 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 550 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1347.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3146.19 | —> 2014-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13841 (21.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49223 (78.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16302 (33.12%) |
| Прилагательное | 7156 (14.54%) |
| Глагол | 9877 (20.07%) |
| Местоимение-существительное | 3950 (8.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3413 (6.93%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 677 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.20%) |
| Наречие | 2253 (4.58%) |
| Предикатив | 332 (0.67%) |
| Предлог | 5779 (11.74%) |
| Союз | 4144 (8.42%) |
| Междометие | 855 (1.74%) |
| Вводное слово | 132 (0.27%) |
| Частица | 3585 (7.28%) |
| Причастие | 1932 (3.92%) |
| Деепричастие | 201 (0.41%) |
| Служебных слов: | 22061 (44.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.70 |
| . точка | 72.75 |
| - тире | 19.52 |
| ! восклицательный знак | 5.66 |
| ? вопросительный знак | 6.07 |
| ... многоточие | 5.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 15.63 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.36 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
