Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 441267 |
| Слов в произведении (СВП): | 63091 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.96 |
| СДП диалога, знаков: | 42.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10001 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9362 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 639 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1262.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3066.53 | —> 2802-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14959 (23.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48132 (76.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13447 (27.94%) |
| Прилагательное | 5400 (11.22%) |
| Глагол | 12919 (26.84%) |
| Местоимение-существительное | 5962 (12.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2241 (4.66%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 541 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.22%) |
| Наречие | 3244 (6.74%) |
| Предикатив | 563 (1.17%) |
| Предлог | 4934 (10.25%) |
| Союз | 5515 (11.46%) |
| Междометие | 962 (2.00%) |
| Вводное слово | 193 (0.40%) |
| Частица | 4367 (9.07%) |
| Причастие | 764 (1.59%) |
| Деепричастие | 192 (0.40%) |
| Служебных слов: | 24373 (50.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.46 |
| . точка | 95.70 |
| - тире | 43.27 |
| ! восклицательный знак | 12.43 |
| ? вопросительный знак | 15.28 |
| ... многоточие | 12.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 9.76 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 6.23 |
| ; точка с запятой | 2.09 |
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».
