Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 449230 |
| Слов в произведении (СВП): | 67420 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.53 |
| СДП диалога, знаков: | 45.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6699 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6456 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 243 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1041.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2250.53 | —> 11746-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19526 (28.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47894 (71.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13236 (27.64%) |
| Прилагательное | 5904 (12.33%) |
| Глагол | 12135 (25.34%) |
| Местоимение-существительное | 4803 (10.03%) |
| Местоименное прилагательное | 3540 (7.39%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 943 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.48%) |
| Наречие | 4137 (8.64%) |
| Предикатив | 756 (1.58%) |
| Предлог | 5432 (11.34%) |
| Союз | 6739 (14.07%) |
| Междометие | 1411 (2.95%) |
| Вводное слово | 362 (0.76%) |
| Частица | 6131 (12.80%) |
| Причастие | 758 (1.58%) |
| Деепричастие | 178 (0.37%) |
| Служебных слов: | 28611 (59.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.56 |
| . точка | 96.62 |
| - тире | 20.68 |
| ! восклицательный знак | 3.63 |
| ? вопросительный знак | 10.46 |
| ... многоточие | 1.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 1.91 |
| () скобки | 0.93 |
| : двоеточие | 1.81 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
