Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 447557 |
| Слов в произведении (СВП): | 64843 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.38 |
| СДП диалога, знаков: | 53.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10798 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9165 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1633 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1332.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3202.48 | —> 1574-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15392 (23.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49451 (76.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16387 (33.14%) |
| Прилагательное | 5569 (11.26%) |
| Глагол | 9914 (20.05%) |
| Местоимение-существительное | 4576 (9.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2708 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 861 (1.74%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.28%) |
| Наречие | 2481 (5.02%) |
| Предикатив | 506 (1.02%) |
| Предлог | 6508 (13.16%) |
| Союз | 5501 (11.12%) |
| Междометие | 1046 (2.12%) |
| Вводное слово | 219 (0.44%) |
| Частица | 4138 (8.37%) |
| Причастие | 878 (1.78%) |
| Деепричастие | 202 (0.41%) |
| Служебных слов: | 24908 (50.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.50 |
| . точка | 76.48 |
| - тире | 33.88 |
| ! восклицательный знак | 5.31 |
| ? вопросительный знак | 10.73 |
| ... многоточие | 7.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.28 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 15.28 |
| () скобки | 3.35 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
