Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 440835 |
| Слов в произведении (СВП): | 63830 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.25 |
| СДП диалога, знаков: | 36.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6993 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6724 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 269 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1092.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2419.45 | —> 11119-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15984 (25.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47846 (74.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15256 (31.89%) |
| Прилагательное | 3973 (8.30%) |
| Глагол | 13292 (27.78%) |
| Местоимение-существительное | 5947 (12.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2557 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 817 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.19%) |
| Наречие | 2870 (6.00%) |
| Предикатив | 792 (1.66%) |
| Предлог | 5950 (12.44%) |
| Союз | 5172 (10.81%) |
| Междометие | 1164 (2.43%) |
| Вводное слово | 293 (0.61%) |
| Частица | 3734 (7.80%) |
| Причастие | 703 (1.47%) |
| Деепричастие | 119 (0.25%) |
| Служебных слов: | 24948 (52.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.51 |
| . точка | 114.43 |
| - тире | 37.68 |
| ! восклицательный знак | 5.00 |
| ? вопросительный знак | 21.82 |
| ... многоточие | 1.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 5.86 |
| () скобки | 0.55 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
