Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 430485 |
| Слов в произведении (СВП): | 63304 |
| Приблизительно страниц: | 210 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.99 |
| СДП диалога, знаков: | 40.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7050 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6765 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 285 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1110.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2475.32 | —> 10701-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14884 (23.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48420 (76.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13053 (26.96%) |
| Прилагательное | 4865 (10.05%) |
| Глагол | 13711 (28.32%) |
| Местоимение-существительное | 7786 (16.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2292 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 474 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 73 (0.15%) |
| Наречие | 3090 (6.38%) |
| Предикатив | 400 (0.83%) |
| Предлог | 5741 (11.86%) |
| Союз | 5169 (10.68%) |
| Междометие | 1049 (2.17%) |
| Вводное слово | 159 (0.33%) |
| Частица | 3527 (7.28%) |
| Причастие | 723 (1.49%) |
| Деепричастие | 154 (0.32%) |
| Служебных слов: | 25884 (53.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.43 |
| . точка | 101.94 |
| - тире | 42.70 |
| ! восклицательный знак | 16.81 |
| ? вопросительный знак | 12.61 |
| ... многоточие | 3.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 7.54 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.47 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
