Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514804 |
| Слов в произведении (СВП): | 71661 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.96 |
| СДП диалога, знаков: | 33.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11147 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9987 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1160 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1385.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3364.07 | —> 738-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13231 (18.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58430 (81.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20920 (35.80%) |
| Прилагательное | 6055 (10.36%) |
| Глагол | 12781 (21.87%) |
| Местоимение-существительное | 5039 (8.62%) |
| Местоименное прилагательное | 2042 (3.49%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 705 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.42%) |
| Наречие | 2250 (3.85%) |
| Предикатив | 628 (1.07%) |
| Предлог | 6957 (11.91%) |
| Союз | 3981 (6.81%) |
| Междометие | 845 (1.45%) |
| Вводное слово | 211 (0.36%) |
| Частица | 3604 (6.17%) |
| Причастие | 1002 (1.71%) |
| Деепричастие | 145 (0.25%) |
| Служебных слов: | 22830 (39.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.54 |
| . точка | 109.85 |
| - тире | 28.10 |
| ! восклицательный знак | 13.08 |
| ? вопросительный знак | 19.51 |
| ... многоточие | 7.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.39 |
| " кавычка | 12.45 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 11.15 |
| ; точка с запятой | 0.32 |
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».
