Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 406432 |
| Слов в произведении (СВП): | 62212 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.96 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.72 |
| СДП диалога, знаков: | 49.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6817 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6522 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 295 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1061.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2335.34 | —> 11516-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16501 (26.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45711 (73.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13872 (30.35%) |
| Прилагательное | 4167 (9.12%) |
| Глагол | 12119 (26.51%) |
| Местоимение-существительное | 5091 (11.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2938 (6.43%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 519 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.30%) |
| Наречие | 3525 (7.71%) |
| Предикатив | 534 (1.17%) |
| Предлог | 5513 (12.06%) |
| Союз | 6094 (13.33%) |
| Междометие | 1062 (2.32%) |
| Вводное слово | 224 (0.49%) |
| Частица | 4957 (10.84%) |
| Причастие | 494 (1.08%) |
| Деепричастие | 187 (0.41%) |
| Служебных слов: | 26078 (57.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.83 |
| . точка | 85.37 |
| - тире | 29.61 |
| ! восклицательный знак | 5.72 |
| ? вопросительный знак | 11.17 |
| ... многоточие | 4.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 5.24 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.48 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
