Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 475190 |
| Слов в произведении (СВП): | 66945 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.82 |
| СДП диалога, знаков: | 59.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7736 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7293 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 443 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2656.33 | —> 8667-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15882 (23.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51063 (76.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15254 (29.87%) |
| Прилагательное | 7250 (14.20%) |
| Глагол | 12768 (25.00%) |
| Местоимение-существительное | 5057 (9.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2464 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 633 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 155 (0.30%) |
| Наречие | 3244 (6.35%) |
| Предикатив | 457 (0.89%) |
| Предлог | 6058 (11.86%) |
| Союз | 5528 (10.83%) |
| Междометие | 1091 (2.14%) |
| Вводное слово | 167 (0.33%) |
| Частица | 3694 (7.23%) |
| Причастие | 1401 (2.74%) |
| Деепричастие | 291 (0.57%) |
| Служебных слов: | 24361 (47.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.49 |
| . точка | 62.86 |
| - тире | 26.96 |
| ! восклицательный знак | 8.19 |
| ? вопросительный знак | 8.28 |
| ... многоточие | 12.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.15 |
| " кавычка | 5.53 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 10.43 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
