Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 404385 |
| Слов в произведении (СВП): | 56016 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.54 |
| СДП диалога, знаков: | 42.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10026 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8938 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1088 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1282.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3157.85 | —> 1903-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11707 (20.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44309 (79.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14061 (31.73%) |
| Прилагательное | 5245 (11.84%) |
| Глагол | 10165 (22.94%) |
| Местоимение-существительное | 4739 (10.70%) |
| Местоименное прилагательное | 1858 (4.19%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 640 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.44%) |
| Наречие | 2485 (5.61%) |
| Предикатив | 380 (0.86%) |
| Предлог | 5234 (11.81%) |
| Союз | 4204 (9.49%) |
| Междометие | 795 (1.79%) |
| Вводное слово | 185 (0.42%) |
| Частица | 2744 (6.19%) |
| Причастие | 828 (1.87%) |
| Деепричастие | 146 (0.33%) |
| Служебных слов: | 19913 (44.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.32 |
| . точка | 93.47 |
| - тире | 38.44 |
| ! восклицательный знак | 8.18 |
| ? вопросительный знак | 12.28 |
| ... многоточие | 11.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.98 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 19.92 |
| () скобки | 2.02 |
| : двоеточие | 6.05 |
| ; точка с запятой | 0.59 |
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».
