Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 447556 |
| Слов в произведении (СВП): | 67101 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.05 |
| СДП диалога, знаков: | 42.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8212 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7825 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 387 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2701.97 | —> 7994-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14712 (21.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52389 (78.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16371 (31.25%) |
| Прилагательное | 5492 (10.48%) |
| Глагол | 13479 (25.73%) |
| Местоимение-существительное | 5731 (10.94%) |
| Местоименное прилагательное | 2929 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 584 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.19%) |
| Наречие | 2977 (5.68%) |
| Предикатив | 486 (0.93%) |
| Предлог | 6134 (11.71%) |
| Союз | 4865 (9.29%) |
| Междометие | 1110 (2.12%) |
| Вводное слово | 119 (0.23%) |
| Частица | 3645 (6.96%) |
| Причастие | 927 (1.77%) |
| Деепричастие | 159 (0.30%) |
| Служебных слов: | 24697 (47.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.94 |
| . точка | 92.95 |
| - тире | 29.49 |
| ! восклицательный знак | 11.28 |
| ? вопросительный знак | 10.13 |
| ... многоточие | 9.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.10 |
| " кавычка | 8.41 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.58 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
