Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 417644 |
| Слов в произведении (СВП): | 59573 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.15 |
| СДП диалога, знаков: | 56.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7147 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6730 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 417 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1146.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2571.58 | —> 9690-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14119 (23.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45454 (76.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13540 (29.79%) |
| Прилагательное | 5101 (11.22%) |
| Глагол | 11287 (24.83%) |
| Местоимение-существительное | 4794 (10.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2195 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 561 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.33%) |
| Наречие | 3248 (7.15%) |
| Предикатив | 409 (0.90%) |
| Предлог | 5238 (11.52%) |
| Союз | 5297 (11.65%) |
| Междометие | 1038 (2.28%) |
| Вводное слово | 163 (0.36%) |
| Частица | 3454 (7.60%) |
| Причастие | 928 (2.04%) |
| Деепричастие | 184 (0.40%) |
| Служебных слов: | 22369 (49.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.37 |
| . точка | 55.58 |
| - тире | 32.46 |
| ! восклицательный знак | 13.26 |
| ? вопросительный знак | 9.17 |
| ... многоточие | 14.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 7.59 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 13.41 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
