Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 415495 |
| Слов в произведении (СВП): | 60480 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.7 |
| СДП диалога, знаков: | 39.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6915 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6598 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 317 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2494.41 | —> 10525-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15144 (25.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45336 (74.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12803 (28.24%) |
| Прилагательное | 4558 (10.05%) |
| Глагол | 11644 (25.68%) |
| Местоимение-существительное | 4749 (10.48%) |
| Местоименное прилагательное | 2724 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 698 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.37%) |
| Наречие | 3185 (7.03%) |
| Предикатив | 736 (1.62%) |
| Предлог | 5338 (11.77%) |
| Союз | 5077 (11.20%) |
| Междометие | 1005 (2.22%) |
| Вводное слово | 313 (0.69%) |
| Частица | 4208 (9.28%) |
| Причастие | 803 (1.77%) |
| Деепричастие | 174 (0.38%) |
| Служебных слов: | 23601 (52.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.26 |
| . точка | 98.21 |
| - тире | 30.46 |
| ! восклицательный знак | 4.03 |
| ? вопросительный знак | 12.78 |
| ... многоточие | 11.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.35 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 9.08 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 9.06 |
| ; точка с запятой | 4.48 |
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».
