Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 441866 |
| Слов в произведении (СВП): | 65215 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.18 |
| СДП диалога, знаков: | 43.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6535 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6366 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 169 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1098.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2376.26 | —> 11346-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16753 (25.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48462 (74.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13584 (28.03%) |
| Прилагательное | 5024 (10.37%) |
| Глагол | 13249 (27.34%) |
| Местоимение-существительное | 5651 (11.66%) |
| Местоименное прилагательное | 2499 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 584 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.17%) |
| Наречие | 3572 (7.37%) |
| Предикатив | 687 (1.42%) |
| Предлог | 6503 (13.42%) |
| Союз | 5056 (10.43%) |
| Междометие | 1104 (2.28%) |
| Вводное слово | 326 (0.67%) |
| Частица | 4925 (10.16%) |
| Причастие | 754 (1.56%) |
| Деепричастие | 183 (0.38%) |
| Служебных слов: | 26255 (54.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.20 |
| . точка | 99.52 |
| - тире | 22.17 |
| ! восклицательный знак | 5.81 |
| ? вопросительный знак | 14.71 |
| ... многоточие | 4.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.80 |
| " кавычка | 2.55 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.67 |
| ; 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».
