Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 675242 |
| Слов в произведении (СВП): | 95486 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.45 |
| СДП диалога, знаков: | 32.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14383 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12342 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2041 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1395.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3450.46 | —> 443-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20021 (20.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75465 (79.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25348 (33.59%) |
| Прилагательное | 7289 (9.66%) |
| Глагол | 18571 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 6583 (8.72%) |
| Местоименное прилагательное | 3100 (4.11%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1038 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 201 (0.27%) |
| Наречие | 3512 (4.65%) |
| Предикатив | 752 (1.00%) |
| Предлог | 8759 (11.61%) |
| Союз | 6802 (9.01%) |
| Междометие | 1447 (1.92%) |
| Вводное слово | 279 (0.37%) |
| Частица | 5404 (7.16%) |
| Причастие | 941 (1.25%) |
| Деепричастие | 185 (0.25%) |
| Служебных слов: | 32574 (43.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.82 |
| . точка | 119.13 |
| - тире | 39.83 |
| ! восклицательный знак | 14.77 |
| ? вопросительный знак | 17.33 |
| ... многоточие | 14.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.59 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.34 |
| " кавычка | 22.99 |
| () скобки | 1.33 |
| : двоеточие | 9.94 |
| ; точка с запятой | 0.71 |
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».
