Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 443899 |
| Слов в произведении (СВП): | 64844 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.57 |
| СДП диалога, знаков: | 57.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9692 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9049 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 643 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3180.56 | —> 1743-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15932 (24.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48912 (75.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15083 (30.84%) |
| Прилагательное | 7056 (14.43%) |
| Глагол | 11664 (23.85%) |
| Местоимение-существительное | 3606 (7.37%) |
| Местоименное прилагательное | 2557 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 534 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.21%) |
| Наречие | 3387 (6.92%) |
| Предикатив | 586 (1.20%) |
| Предлог | 5495 (11.23%) |
| Союз | 5719 (11.69%) |
| Междометие | 928 (1.90%) |
| Вводное слово | 265 (0.54%) |
| Частица | 4801 (9.82%) |
| Причастие | 1402 (2.87%) |
| Деепричастие | 157 (0.32%) |
| Служебных слов: | 23543 (48.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.25 |
| . точка | 56.26 |
| - тире | 19.71 |
| ! восклицательный знак | 6.38 |
| ? вопросительный знак | 9.22 |
| ... многоточие | 11.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.45 |
| " кавычка | 5.54 |
| () скобки | 3.04 |
| : двоеточие | 8.65 |
| ; точка с запятой | 2.87 |
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».
