Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 447381 |
| Слов в произведении (СВП): | 64136 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.65 |
| СДП диалога, знаков: | 55.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9691 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8921 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 770 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3012.04 | —> 3433-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16467 (25.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47669 (74.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15835 (33.22%) |
| Прилагательное | 6889 (14.45%) |
| Глагол | 8979 (18.84%) |
| Местоимение-существительное | 4172 (8.75%) |
| Местоименное прилагательное | 2663 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 723 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 179 (0.38%) |
| Наречие | 3346 (7.02%) |
| Предикатив | 475 (1.00%) |
| Предлог | 6338 (13.30%) |
| Союз | 5988 (12.56%) |
| Междометие | 1187 (2.49%) |
| Вводное слово | 271 (0.57%) |
| Частица | 4242 (8.90%) |
| Причастие | 1010 (2.12%) |
| Деепричастие | 149 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25021 (52.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.90 |
| . точка | 75.62 |
| - тире | 31.50 |
| ! восклицательный знак | 4.96 |
| ? вопросительный знак | 11.87 |
| ... многоточие | 12.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.55 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 27.97 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 3.52 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
