Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 438908 |
| Слов в произведении (СВП): | 64970 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.04 |
| СДП диалога, знаков: | 37.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10152 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9249 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 903 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3040.30 | —> 3096-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16711 (25.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48259 (74.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15351 (31.81%) |
| Прилагательное | 5688 (11.79%) |
| Глагол | 11543 (23.92%) |
| Местоимение-существительное | 4505 (9.34%) |
| Местоименное прилагательное | 2417 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1055 (2.19%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.36%) |
| Наречие | 3565 (7.39%) |
| Предикатив | 626 (1.30%) |
| Предлог | 6001 (12.44%) |
| Союз | 5807 (12.03%) |
| Междометие | 958 (1.99%) |
| Вводное слово | 278 (0.58%) |
| Частица | 4617 (9.57%) |
| Причастие | 949 (1.97%) |
| Деепричастие | 163 (0.34%) |
| Служебных слов: | 24753 (51.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.12 |
| . точка | 90.47 |
| - тире | 35.86 |
| ! восклицательный знак | 2.34 |
| ? вопросительный знак | 15.44 |
| ... многоточие | 19.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.71 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 10.88 |
| () скобки | 1.31 |
| : двоеточие | 5.86 |
| ; точка с запятой | 3.45 |
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».
