Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 442691 |
| Слов в произведении (СВП): | 67595 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.93 |
| СДП диалога, знаков: | 32.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9238 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8794 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 444 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1196.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2803.35 | —> 6388-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15602 (23.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51993 (76.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19025 (36.59%) |
| Прилагательное | 5082 (9.77%) |
| Глагол | 13494 (25.95%) |
| Местоимение-существительное | 3951 (7.60%) |
| Местоименное прилагательное | 2068 (3.98%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 833 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 139 (0.27%) |
| Наречие | 2759 (5.31%) |
| Предикатив | 571 (1.10%) |
| Предлог | 6888 (13.25%) |
| Союз | 5502 (10.58%) |
| Междометие | 1094 (2.10%) |
| Вводное слово | 124 (0.24%) |
| Частица | 4459 (8.58%) |
| Причастие | 561 (1.08%) |
| Деепричастие | 121 (0.23%) |
| Служебных слов: | 24221 (46.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.66 |
| . точка | 105.45 |
| - тире | 32.92 |
| ! восклицательный знак | 10.06 |
| ? вопросительный знак | 14.90 |
| ... многоточие | 1.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 5.43 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 5.24 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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».
