Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 447301 |
| Слов в произведении (СВП): | 65126 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.23 |
| СДП диалога, знаков: | 50.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 75.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8547 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8251 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 296 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2712.69 | —> 7831-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17154 (26.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47972 (73.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15905 (33.15%) |
| Прилагательное | 6456 (13.46%) |
| Глагол | 10508 (21.90%) |
| Местоимение-существительное | 4897 (10.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3272 (6.82%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 894 (1.86%) |
| Числительное (порядковое) | 145 (0.30%) |
| Наречие | 2914 (6.07%) |
| Предикатив | 413 (0.86%) |
| Предлог | 5854 (12.20%) |
| Союз | 6566 (13.69%) |
| Междометие | 1132 (2.36%) |
| Вводное слово | 218 (0.45%) |
| Частица | 4326 (9.02%) |
| Причастие | 834 (1.74%) |
| Деепричастие | 153 (0.32%) |
| Служебных слов: | 26423 (55.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.16 |
| . точка | 95.48 |
| - тире | 28.28 |
| ! восклицательный знак | 3.56 |
| ? вопросительный знак | 16.45 |
| ... многоточие | 6.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 4.55 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 0.88 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
