Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 416884 |
| Слов в произведении (СВП): | 59677 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.45 |
| СДП диалога, знаков: | 37.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8190 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7814 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 376 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1198.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2793.20 | —> 6540-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12937 (21.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46740 (78.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15550 (33.27%) |
| Прилагательное | 4355 (9.32%) |
| Глагол | 12095 (25.88%) |
| Местоимение-существительное | 5286 (11.31%) |
| Местоименное прилагательное | 2004 (4.29%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 569 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.31%) |
| Наречие | 2628 (5.62%) |
| Предикатив | 512 (1.10%) |
| Предлог | 5922 (12.67%) |
| Союз | 4288 (9.17%) |
| Междометие | 890 (1.90%) |
| Вводное слово | 195 (0.42%) |
| Частица | 3820 (8.17%) |
| Причастие | 634 (1.36%) |
| Деепричастие | 143 (0.31%) |
| Служебных слов: | 22556 (48.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.74 |
| . точка | 102.00 |
| - тире | 42.73 |
| ! восклицательный знак | 6.35 |
| ? вопросительный знак | 21.83 |
| ... многоточие | 19.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.37 |
| " кавычка | 11.36 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 6.69 |
| ; точка с запятой | 2.01 |
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».
