Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 391425 |
| Слов в произведении (СВП): | 57274 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.99 |
| СДП диалога, знаков: | 53.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6817 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6607 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 210 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2570.12 | —> 9710-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13032 (22.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44242 (77.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12773 (28.87%) |
| Прилагательное | 5114 (11.56%) |
| Глагол | 11607 (26.24%) |
| Местоимение-существительное | 5321 (12.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2151 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 464 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.16%) |
| Наречие | 2874 (6.50%) |
| Предикатив | 453 (1.02%) |
| Предлог | 5215 (11.79%) |
| Союз | 4681 (10.58%) |
| Междометие | 881 (1.99%) |
| Вводное слово | 131 (0.30%) |
| Частица | 3887 (8.79%) |
| Причастие | 942 (2.13%) |
| Деепричастие | 142 (0.32%) |
| Служебных слов: | 22419 (50.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.31 |
| . точка | 78.01 |
| - тире | 26.96 |
| ! восклицательный знак | 4.26 |
| ? вопросительный знак | 12.24 |
| ... многоточие | 3.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 2.48 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.92 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
