Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 459815 |
| Слов в произведении (СВП): | 66191 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.87 |
| СДП диалога, знаков: | 39.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9265 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8664 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 601 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2858.99 | —> 5535-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15525 (23.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50666 (76.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16332 (32.23%) |
| Прилагательное | 6128 (12.09%) |
| Глагол | 11433 (22.57%) |
| Местоимение-существительное | 4395 (8.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3133 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 808 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 196 (0.39%) |
| Наречие | 3365 (6.64%) |
| Предикатив | 547 (1.08%) |
| Предлог | 6296 (12.43%) |
| Союз | 4871 (9.61%) |
| Междометие | 1047 (2.07%) |
| Вводное слово | 176 (0.35%) |
| Частица | 4752 (9.38%) |
| Причастие | 808 (1.59%) |
| Деепричастие | 194 (0.38%) |
| Служебных слов: | 24876 (49.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.27 |
| . точка | 109.50 |
| - тире | 31.24 |
| ! восклицательный знак | 3.55 |
| ? вопросительный знак | 8.35 |
| ... многоточие | 6.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 11.78 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 2.89 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
