Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531459 |
| Слов в произведении (СВП): | 76679 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.93 |
| СДП диалога, знаков: | 34.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9915 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9254 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 661 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1359.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3137.05 | —> 2092-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16105 (21.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60574 (79.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18064 (29.82%) |
| Прилагательное | 6472 (10.68%) |
| Глагол | 15375 (25.38%) |
| Местоимение-существительное | 6144 (10.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2339 (3.86%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 598 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.21%) |
| Наречие | 3401 (5.61%) |
| Предикатив | 646 (1.07%) |
| Предлог | 8206 (13.55%) |
| Союз | 5757 (9.50%) |
| Междометие | 1145 (1.89%) |
| Вводное слово | 213 (0.35%) |
| Частица | 4629 (7.64%) |
| Причастие | 763 (1.26%) |
| Деепричастие | 146 (0.24%) |
| Служебных слов: | 28602 (47.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.50 |
| . точка | 114.44 |
| - тире | 42.27 |
| ! восклицательный знак | 19.59 |
| ? вопросительный знак | 17.05 |
| ... многоточие | 8.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.02 |
| " кавычка | 4.84 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.41 |
| ; 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».
