Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 410696 |
| Слов в произведении (СВП): | 59094 |
| Приблизительно страниц: | 210 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.52 |
| СДП диалога, знаков: | 40.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6927 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6635 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 292 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2583.78 | —> 9546-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13725 (23.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45369 (76.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14239 (31.38%) |
| Прилагательное | 5260 (11.59%) |
| Глагол | 11141 (24.56%) |
| Местоимение-существительное | 3370 (7.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2518 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 585 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.30%) |
| Наречие | 3262 (7.19%) |
| Предикатив | 350 (0.77%) |
| Предлог | 6060 (13.36%) |
| Союз | 4646 (10.24%) |
| Междометие | 926 (2.04%) |
| Вводное слово | 182 (0.40%) |
| Частица | 3500 (7.71%) |
| Причастие | 893 (1.97%) |
| Деепричастие | 210 (0.46%) |
| Служебных слов: | 21416 (47.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.82 |
| . точка | 66.27 |
| - тире | 32.00 |
| ! восклицательный знак | 4.33 |
| ? вопросительный знак | 11.52 |
| ... многоточие | 13.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.59 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.47 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 22.46 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 5.79 |
| ; точка с запятой | 1.00 |
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».
