Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471989 |
| Слов в произведении (СВП): | 69587 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.59 |
| СДП диалога, знаков: | 40.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6377 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6116 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1050.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2302.77 | —> 11630-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17569 (25.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52018 (74.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14202 (27.30%) |
| Прилагательное | 4879 (9.38%) |
| Глагол | 14358 (27.60%) |
| Местоимение-существительное | 6469 (12.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2706 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 701 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.23%) |
| Наречие | 3537 (6.80%) |
| Предикатив | 628 (1.21%) |
| Предлог | 6574 (12.64%) |
| Союз | 5363 (10.31%) |
| Междометие | 1254 (2.41%) |
| Вводное слово | 286 (0.55%) |
| Частица | 5143 (9.89%) |
| Причастие | 729 (1.40%) |
| Деепричастие | 262 (0.50%) |
| Служебных слов: | 28068 (53.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.67 |
| . точка | 108.93 |
| - тире | 23.91 |
| ! восклицательный знак | 7.26 |
| ? вопросительный знак | 13.68 |
| ... многоточие | 7.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
| " кавычка | 1.58 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.61 |
| ; 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».
