Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 543933 |
| Слов в произведении (СВП): | 77660 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.25 |
| СДП диалога, знаков: | 41.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9764 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9216 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 548 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1213.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2810.04 | —> 6276-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17636 (22.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60024 (77.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19484 (32.46%) |
| Прилагательное | 5412 (9.02%) |
| Глагол | 15635 (26.05%) |
| Местоимение-существительное | 5703 (9.50%) |
| Местоименное прилагательное | 2939 (4.90%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 911 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.34%) |
| Наречие | 2872 (4.78%) |
| Предикатив | 823 (1.37%) |
| Предлог | 7281 (12.13%) |
| Союз | 7000 (11.66%) |
| Междометие | 1275 (2.12%) |
| Вводное слово | 241 (0.40%) |
| Частица | 5131 (8.55%) |
| Причастие | 817 (1.36%) |
| Деепричастие | 155 (0.26%) |
| Служебных слов: | 29740 (49.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.82 |
| . точка | 102.02 |
| - тире | 42.36 |
| ! восклицательный знак | 8.25 |
| ? вопросительный знак | 21.07 |
| ... многоточие | 4.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.75 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.39 |
| " кавычка | 9.05 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 9.55 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
