Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 367497 |
| Слов в произведении (СВП): | 48335 |
| Приблизительно страниц: | 189 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.9 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.99 |
| СДП диалога, знаков: | 48.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11048 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10391 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 657 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1576.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3987.66 | —> 10-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9464 (19.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38871 (80.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13443 (34.58%) |
| Прилагательное | 5668 (14.58%) |
| Глагол | 8104 (20.85%) |
| Местоимение-существительное | 2581 (6.64%) |
| Местоименное прилагательное | 1710 (4.40%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 510 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.26%) |
| Наречие | 2038 (5.24%) |
| Предикатив | 374 (0.96%) |
| Предлог | 5102 (13.13%) |
| Союз | 2790 (7.18%) |
| Междометие | 577 (1.48%) |
| Вводное слово | 108 (0.28%) |
| Частица | 2245 (5.78%) |
| Причастие | 946 (2.43%) |
| Деепричастие | 148 (0.38%) |
| Служебных слов: | 15267 (39.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.15 |
| . точка | 99.14 |
| - тире | 24.02 |
| ! восклицательный знак | 1.94 |
| ? вопросительный знак | 8.17 |
| ... многоточие | 4.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 10.41 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.14 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
