Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 460295 |
| Слов в произведении (СВП): | 65425 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.35 |
| СДП диалога, знаков: | 38.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 69.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8208 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7718 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 490 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2664.26 | —> 8554-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16428 (25.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48997 (74.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13975 (28.52%) |
| Прилагательное | 4629 (9.45%) |
| Глагол | 12683 (25.89%) |
| Местоимение-существительное | 7656 (15.63%) |
| Местоименное прилагательное | 3085 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 549 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.21%) |
| Наречие | 3109 (6.35%) |
| Предикатив | 521 (1.06%) |
| Предлог | 5208 (10.63%) |
| Союз | 5486 (11.20%) |
| Междометие | 1045 (2.13%) |
| Вводное слово | 187 (0.38%) |
| Частица | 4824 (9.85%) |
| Причастие | 701 (1.43%) |
| Деепричастие | 128 (0.26%) |
| Служебных слов: | 27632 (56.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.10 |
| . точка | 109.88 |
| - тире | 66.41 |
| ! восклицательный знак | 28.34 |
| ? вопросительный знак | 24.88 |
| ... многоточие | 4.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 7.23 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 1.59 |
| ; 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».
