Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 479413 |
| Слов в произведении (СВП): | 68834 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.08 |
| СДП диалога, знаков: | 55.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11062 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10162 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 900 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1414.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3432.31 | —> 486-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14459 (21.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54375 (78.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20111 (36.99%) |
| Прилагательное | 5869 (10.79%) |
| Глагол | 11845 (21.78%) |
| Местоимение-существительное | 4979 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2333 (4.29%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 652 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 139 (0.26%) |
| Наречие | 2657 (4.89%) |
| Предикатив | 515 (0.95%) |
| Предлог | 7117 (13.09%) |
| Союз | 4547 (8.36%) |
| Междометие | 1162 (2.14%) |
| Вводное слово | 205 (0.38%) |
| Частица | 3760 (6.91%) |
| Причастие | 815 (1.50%) |
| Деепричастие | 154 (0.28%) |
| Служебных слов: | 24273 (44.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.10 |
| . точка | 91.03 |
| - тире | 49.42 |
| ! восклицательный знак | 5.51 |
| ? вопросительный знак | 11.30 |
| ... многоточие | 7.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 16.04 |
| () скобки | 1.63 |
| : двоеточие | 7.47 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
