Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448332 |
| Слов в произведении (СВП): | 61591 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.39 |
| СДП диалога, знаков: | 49.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9375 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8802 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 573 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1368.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3168.98 | —> 1823-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12755 (20.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48836 (79.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15855 (32.47%) |
| Прилагательное | 6105 (12.50%) |
| Глагол | 11526 (23.60%) |
| Местоимение-существительное | 3987 (8.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2233 (4.57%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 521 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.28%) |
| Наречие | 2675 (5.48%) |
| Предикатив | 329 (0.67%) |
| Предлог | 6290 (12.88%) |
| Союз | 4736 (9.70%) |
| Междометие | 818 (1.67%) |
| Вводное слово | 129 (0.26%) |
| Частица | 3266 (6.69%) |
| Причастие | 1051 (2.15%) |
| Деепричастие | 167 (0.34%) |
| Служебных слов: | 21627 (44.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.46 |
| . точка | 68.40 |
| - тире | 37.26 |
| ! восклицательный знак | 16.89 |
| ? вопросительный знак | 11.77 |
| ... многоточие | 8.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 6.62 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 4.50 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
