Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 400323 |
| Слов в произведении (СВП): | 55812 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.68 |
| СДП диалога, знаков: | 40.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9607 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9096 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 511 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3171.49 | —> 1802-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12593 (22.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43219 (77.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14425 (33.38%) |
| Прилагательное | 5208 (12.05%) |
| Глагол | 9824 (22.73%) |
| Местоимение-существительное | 3779 (8.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2312 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 694 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.28%) |
| Наречие | 2635 (6.10%) |
| Предикатив | 421 (0.97%) |
| Предлог | 5490 (12.70%) |
| Союз | 4233 (9.79%) |
| Междометие | 773 (1.79%) |
| Вводное слово | 144 (0.33%) |
| Частица | 3477 (8.05%) |
| Причастие | 1353 (3.13%) |
| Деепричастие | 129 (0.30%) |
| Служебных слов: | 20343 (47.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.52 |
| . точка | 86.06 |
| - тире | 46.91 |
| ! восклицательный знак | 8.96 |
| ? вопросительный знак | 15.71 |
| ... многоточие | 12.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.47 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.57 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 10.25 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 5.64 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
