Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 449811 |
| Слов в произведении (СВП): | 65468 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.18 |
| СДП диалога, знаков: | 47.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9553 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8912 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 641 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1321.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3061.88 | —> 2845-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14398 (21.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51070 (78.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18732 (36.68%) |
| Прилагательное | 5408 (10.59%) |
| Глагол | 12113 (23.72%) |
| Местоимение-существительное | 3593 (7.04%) |
| Местоименное прилагательное | 2172 (4.25%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 863 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.31%) |
| Наречие | 2877 (5.63%) |
| Предикатив | 587 (1.15%) |
| Предлог | 7072 (13.85%) |
| Союз | 4562 (8.93%) |
| Междометие | 824 (1.61%) |
| Вводное слово | 94 (0.18%) |
| Частица | 3704 (7.25%) |
| Причастие | 927 (1.82%) |
| Деепричастие | 137 (0.27%) |
| Служебных слов: | 22170 (43.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.20 |
| . точка | 80.74 |
| - тире | 35.01 |
| ! восклицательный знак | 9.04 |
| ? вопросительный знак | 12.39 |
| ... многоточие | 5.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 2.51 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 5.18 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
