Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 420221 |
| Слов в произведении (СВП): | 61391 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.29 |
| СДП диалога, знаков: | 31.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8296 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7777 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1227.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2825.96 | —> 6035-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14087 (22.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47304 (77.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13567 (28.68%) |
| Прилагательное | 4629 (9.79%) |
| Глагол | 11522 (24.36%) |
| Местоимение-существительное | 5764 (12.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2312 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 982 (2.08%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.36%) |
| Наречие | 2835 (5.99%) |
| Предикатив | 516 (1.09%) |
| Предлог | 5440 (11.50%) |
| Союз | 4894 (10.35%) |
| Междометие | 1170 (2.47%) |
| Вводное слово | 182 (0.38%) |
| Частица | 4375 (9.25%) |
| Причастие | 557 (1.18%) |
| Деепричастие | 110 (0.23%) |
| Служебных слов: | 24258 (51.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.40 |
| . точка | 120.03 |
| - тире | 47.06 |
| ! восклицательный знак | 6.40 |
| ? вопросительный знак | 16.94 |
| ... многоточие | 23.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.53 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 4.89 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 22.95 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 5.36 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
