Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 445259 |
| Слов в произведении (СВП): | 64931 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.32 |
| СДП диалога, знаков: | 39.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9251 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8505 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 746 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2878.99 | —> 5283-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15754 (24.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49177 (75.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15103 (30.71%) |
| Прилагательное | 5315 (10.81%) |
| Глагол | 11768 (23.93%) |
| Местоимение-существительное | 3608 (7.34%) |
| Местоименное прилагательное | 2292 (4.66%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 823 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 234 (0.48%) |
| Наречие | 3850 (7.83%) |
| Предикатив | 415 (0.84%) |
| Предлог | 6743 (13.71%) |
| Союз | 6186 (12.58%) |
| Междометие | 1058 (2.15%) |
| Вводное слово | 335 (0.68%) |
| Частица | 4369 (8.88%) |
| Причастие | 622 (1.26%) |
| Деепричастие | 174 (0.35%) |
| Служебных слов: | 24777 (50.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.30 |
| . точка | 84.04 |
| - тире | 41.80 |
| ! восклицательный знак | 9.87 |
| ? вопросительный знак | 11.27 |
| ... многоточие | 4.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 9.32 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 5.76 |
| ; точка с запятой | 1.06 |
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».
