Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 443596 |
| Слов в произведении (СВП): | 62871 |
| Приблизительно страниц: | 219 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.28 |
| СДП диалога, знаков: | 38.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8262 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7837 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 425 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2709.83 | —> 7881-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16180 (25.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46691 (74.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13561 (29.04%) |
| Прилагательное | 5745 (12.30%) |
| Глагол | 10966 (23.49%) |
| Местоимение-существительное | 5932 (12.70%) |
| Местоименное прилагательное | 3030 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 788 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.21%) |
| Наречие | 3135 (6.71%) |
| Предикатив | 509 (1.09%) |
| Предлог | 5128 (10.98%) |
| Союз | 5505 (11.79%) |
| Междометие | 1085 (2.32%) |
| Вводное слово | 156 (0.33%) |
| Частица | 4295 (9.20%) |
| Причастие | 774 (1.66%) |
| Деепричастие | 180 (0.39%) |
| Служебных слов: | 25322 (54.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 88.53 |
| . точка | 126.97 |
| - тире | 39.91 |
| ! восклицательный знак | 6.04 |
| ? вопросительный знак | 22.62 |
| ... многоточие | 6.70 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.22 |
| " кавычка | 13.25 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.54 |
| ; 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».
