Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 434400 |
| Слов в произведении (СВП): | 62514 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.85 |
| СДП диалога, знаков: | 45.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9099 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8683 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 416 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1372.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3236.06 | —> 1362-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11031 (17.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51483 (82.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16826 (32.68%) |
| Прилагательное | 5352 (10.40%) |
| Глагол | 12639 (24.55%) |
| Местоимение-существительное | 5144 (9.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2915 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 417 (0.81%) |
| Числительное (порядковое) | 56 (0.11%) |
| Наречие | 2212 (4.30%) |
| Предикатив | 266 (0.52%) |
| Предлог | 6126 (11.90%) |
| Союз | 3607 (7.01%) |
| Междометие | 799 (1.55%) |
| Вводное слово | 56 (0.11%) |
| Частица | 2333 (4.53%) |
| Причастие | 1199 (2.33%) |
| Деепричастие | 151 (0.29%) |
| Служебных слов: | 21134 (41.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.55 |
| . точка | 92.35 |
| - тире | 21.58 |
| ! восклицательный знак | 5.98 |
| ? вопросительный знак | 10.19 |
| ... многоточие | 0.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 2.98 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.44 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
