Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 429338 |
| Слов в произведении (СВП): | 62108 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.38 |
| СДП диалога, знаков: | 47.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8127 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7720 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 407 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1146.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2666.87 | —> 8525-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14883 (23.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47225 (76.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15801 (33.46%) |
| Прилагательное | 5089 (10.78%) |
| Глагол | 11359 (24.05%) |
| Местоимение-существительное | 5227 (11.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2606 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 591 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.28%) |
| Наречие | 2842 (6.02%) |
| Предикатив | 458 (0.97%) |
| Предлог | 5923 (12.54%) |
| Союз | 4915 (10.41%) |
| Междометие | 1003 (2.12%) |
| Вводное слово | 203 (0.43%) |
| Частица | 4094 (8.67%) |
| Причастие | 692 (1.47%) |
| Деепричастие | 147 (0.31%) |
| Служебных слов: | 24120 (51.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.34 |
| . точка | 95.83 |
| - тире | 41.38 |
| ! восклицательный знак | 4.40 |
| ? вопросительный знак | 15.41 |
| ... многоточие | 6.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 8.07 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.34 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
