Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468904 |
| Слов в произведении (СВП): | 59969 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.84 |
| СДП диалога, знаков: | 43.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8124 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7672 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 452 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1367.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3077.70 | —> 2705-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10853 (18.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49116 (81.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18017 (36.68%) |
| Прилагательное | 6747 (13.74%) |
| Глагол | 11431 (23.27%) |
| Местоимение-существительное | 3733 (7.60%) |
| Местоименное прилагательное | 1555 (3.17%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 583 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.34%) |
| Наречие | 2432 (4.95%) |
| Предикатив | 424 (0.86%) |
| Предлог | 5480 (11.16%) |
| Союз | 2569 (5.23%) |
| Междометие | 723 (1.47%) |
| Вводное слово | 94 (0.19%) |
| Частица | 2732 (5.56%) |
| Причастие | 1690 (3.44%) |
| Деепричастие | 121 (0.25%) |
| Служебных слов: | 17011 (34.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.58 |
| . точка | 96.05 |
| - тире | 35.17 |
| ! восклицательный знак | 13.66 |
| ? вопросительный знак | 15.89 |
| ... многоточие | 3.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.58 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.38 |
| " кавычка | 22.48 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 2.75 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
