Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 441814 |
| Слов в произведении (СВП): | 64130 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.91 |
| СДП диалога, знаков: | 57.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8220 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7835 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 385 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1203.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2762.26 | —> 7038-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15538 (24.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48592 (75.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14547 (29.94%) |
| Прилагательное | 5060 (10.41%) |
| Глагол | 12038 (24.77%) |
| Местоимение-существительное | 5890 (12.12%) |
| Местоименное прилагательное | 2582 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 552 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.27%) |
| Наречие | 3173 (6.53%) |
| Предикатив | 504 (1.04%) |
| Предлог | 5973 (12.29%) |
| Союз | 5633 (11.59%) |
| Междометие | 1007 (2.07%) |
| Вводное слово | 196 (0.40%) |
| Частица | 4315 (8.88%) |
| Причастие | 1053 (2.17%) |
| Деепричастие | 184 (0.38%) |
| Служебных слов: | 25789 (53.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.31 |
| . точка | 71.85 |
| - тире | 24.39 |
| ! восклицательный знак | 7.52 |
| ? вопросительный знак | 12.08 |
| ... многоточие | 6.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 4.27 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 2.14 |
| ; 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».
