Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 446431 |
| Слов в произведении (СВП): | 63054 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.08 |
| СДП диалога, знаков: | 46.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8898 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8605 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 293 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1298.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3021.14 | —> 3342-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14855 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48199 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14946 (31.01%) |
| Прилагательное | 6969 (14.46%) |
| Глагол | 11152 (23.14%) |
| Местоимение-существительное | 5169 (10.72%) |
| Местоименное прилагательное | 2690 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 616 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.31%) |
| Наречие | 3231 (6.70%) |
| Предикатив | 591 (1.23%) |
| Предлог | 5977 (12.40%) |
| Союз | 4676 (9.70%) |
| Междометие | 943 (1.96%) |
| Вводное слово | 169 (0.35%) |
| Частица | 4128 (8.56%) |
| Причастие | 956 (1.98%) |
| Деепричастие | 154 (0.32%) |
| Служебных слов: | 23920 (49.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.22 |
| . точка | 71.18 |
| - тире | 29.90 |
| ! восклицательный знак | 6.84 |
| ? вопросительный знак | 15.91 |
| ... многоточие | 20.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.73 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 5.76 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 4.04 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
