Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 425993 |
| Слов в произведении (СВП): | 64224 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.82 |
| СДП диалога, знаков: | 35.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8691 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8081 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 610 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2838.27 | —> 5844-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17225 (26.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46999 (73.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15200 (32.34%) |
| Прилагательное | 5350 (11.38%) |
| Глагол | 10943 (23.28%) |
| Местоимение-существительное | 4379 (9.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2991 (6.36%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 739 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.36%) |
| Наречие | 3820 (8.13%) |
| Предикатив | 890 (1.89%) |
| Предлог | 5617 (11.95%) |
| Союз | 5892 (12.54%) |
| Междометие | 986 (2.10%) |
| Вводное слово | 234 (0.50%) |
| Частица | 4978 (10.59%) |
| Причастие | 947 (2.01%) |
| Деепричастие | 176 (0.37%) |
| Служебных слов: | 25274 (53.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 88.50 |
| . точка | 79.18 |
| - тире | 31.28 |
| ! восклицательный знак | 18.92 |
| ? вопросительный знак | 18.75 |
| ... многоточие | 24.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 12.85 |
| () скобки | 1.31 |
| : двоеточие | 0.36 |
| ; 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».
