Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444770 |
| Слов в произведении (СВП): | 65638 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.36 |
| СДП диалога, знаков: | 32.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8340 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7918 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 422 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2757.43 | —> 7127-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13560 (20.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52078 (79.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20177 (38.74%) |
| Прилагательное | 5305 (10.19%) |
| Глагол | 12861 (24.70%) |
| Местоимение-существительное | 3278 (6.29%) |
| Местоименное прилагательное | 1961 (3.77%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 979 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 226 (0.43%) |
| Наречие | 2365 (4.54%) |
| Предикатив | 411 (0.79%) |
| Предлог | 7178 (13.78%) |
| Союз | 4599 (8.83%) |
| Междометие | 1026 (1.97%) |
| Вводное слово | 120 (0.23%) |
| Частица | 3431 (6.59%) |
| Причастие | 781 (1.50%) |
| Деепричастие | 107 (0.21%) |
| Служебных слов: | 21711 (41.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.91 |
| . точка | 100.46 |
| - тире | 27.42 |
| ! восклицательный знак | 8.94 |
| ? вопросительный знак | 9.92 |
| ... многоточие | 1.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 20.17 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.26 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
