Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 442155 |
| Слов в произведении (СВП): | 64848 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.46 |
| СДП диалога, знаков: | 37.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7257 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7064 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 193 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2539.31 | —> 10073-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15694 (24.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49154 (75.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14454 (29.41%) |
| Прилагательное | 4823 (9.81%) |
| Глагол | 13679 (27.83%) |
| Местоимение-существительное | 6614 (13.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2501 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 577 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 88 (0.18%) |
| Наречие | 3097 (6.30%) |
| Предикатив | 597 (1.21%) |
| Предлог | 5420 (11.03%) |
| Союз | 5365 (10.91%) |
| Междометие | 1096 (2.23%) |
| Вводное слово | 227 (0.46%) |
| Частица | 4405 (8.96%) |
| Причастие | 706 (1.44%) |
| Деепричастие | 141 (0.29%) |
| Служебных слов: | 25772 (52.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.96 |
| . точка | 108.22 |
| - тире | 32.68 |
| ! восклицательный знак | 7.08 |
| ? вопросительный знак | 15.33 |
| ... многоточие | 5.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 2.16 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 4.67 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
