Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 541198 |
| Слов в произведении (СВП): | 77349 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.33 |
| СДП диалога, знаков: | 48.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8499 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7954 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 545 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1110.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2523.49 | —> 10229-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18676 (24.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58673 (75.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17967 (30.62%) |
| Прилагательное | 5670 (9.66%) |
| Глагол | 13851 (23.61%) |
| Местоимение-существительное | 6987 (11.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3370 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 745 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.27%) |
| Наречие | 3155 (5.38%) |
| Предикатив | 588 (1.00%) |
| Предлог | 7608 (12.97%) |
| Союз | 5695 (9.71%) |
| Междометие | 1366 (2.33%) |
| Вводное слово | 286 (0.49%) |
| Частица | 5628 (9.59%) |
| Причастие | 1141 (1.94%) |
| Деепричастие | 175 (0.30%) |
| Служебных слов: | 31129 (53.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.53 |
| . точка | 94.33 |
| - тире | 42.53 |
| ! восклицательный знак | 5.70 |
| ? вопросительный знак | 17.58 |
| ... многоточие | 5.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.84 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 12.20 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.66 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
