Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 402704 |
| Слов в произведении (СВП): | 57269 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.98 |
| СДП диалога, знаков: | 48.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8948 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8396 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 552 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1234.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2911.01 | —> 4812-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13255 (23.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44014 (76.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14509 (32.96%) |
| Прилагательное | 4957 (11.26%) |
| Глагол | 10511 (23.88%) |
| Местоимение-существительное | 4386 (9.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2218 (5.04%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 813 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.30%) |
| Наречие | 2480 (5.63%) |
| Предикатив | 405 (0.92%) |
| Предлог | 5556 (12.62%) |
| Союз | 4139 (9.40%) |
| Междометие | 1008 (2.29%) |
| Вводное слово | 165 (0.37%) |
| Частица | 3355 (7.62%) |
| Причастие | 845 (1.92%) |
| Деепричастие | 126 (0.29%) |
| Служебных слов: | 20965 (47.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.20 |
| . точка | 87.62 |
| - тире | 46.03 |
| ! восклицательный знак | 6.98 |
| ? вопросительный знак | 12.48 |
| ... многоточие | 6.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 12.26 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 1.78 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
