Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 396642 |
| Слов в произведении (СВП): | 58959 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.21 |
| СДП диалога, знаков: | 40.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6592 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6432 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 160 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1108.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2403.81 | —> 11208-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14254 (24.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44705 (75.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12774 (28.57%) |
| Прилагательное | 4649 (10.40%) |
| Глагол | 12262 (27.43%) |
| Местоимение-существительное | 6118 (13.69%) |
| Местоименное прилагательное | 2368 (5.30%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 480 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.23%) |
| Наречие | 2736 (6.12%) |
| Предикатив | 485 (1.08%) |
| Предлог | 5254 (11.75%) |
| Союз | 4934 (11.04%) |
| Междометие | 1107 (2.48%) |
| Вводное слово | 164 (0.37%) |
| Частица | 4063 (9.09%) |
| Причастие | 448 (1.00%) |
| Деепричастие | 169 (0.38%) |
| Служебных слов: | 24187 (54.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.12 |
| . точка | 101.73 |
| - тире | 28.32 |
| ! восклицательный знак | 5.31 |
| ? вопросительный знак | 18.28 |
| ... многоточие | 5.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 1.73 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.54 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
