Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 453426 |
| Слов в произведении (СВП): | 65800 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.81 |
| СДП диалога, знаков: | 47.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8184 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7729 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 455 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2853.76 | —> 5608-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13082 (19.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52718 (80.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17343 (32.90%) |
| Прилагательное | 6047 (11.47%) |
| Глагол | 11750 (22.29%) |
| Местоимение-существительное | 4660 (8.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3504 (6.65%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 539 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 48 (0.09%) |
| Наречие | 2914 (5.53%) |
| Предикатив | 343 (0.65%) |
| Предлог | 6286 (11.92%) |
| Союз | 4556 (8.64%) |
| Междометие | 725 (1.38%) |
| Вводное слово | 61 (0.12%) |
| Частица | 2797 (5.31%) |
| Причастие | 1460 (2.77%) |
| Деепричастие | 152 (0.29%) |
| Служебных слов: | 22745 (43.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.14 |
| . точка | 62.71 |
| - тире | 42.31 |
| ! восклицательный знак | 22.84 |
| ? вопросительный знак | 6.78 |
| ... многоточие | 11.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.29 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.58 |
| " кавычка | 2.96 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 4.45 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
