Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 519883 |
| Слов в произведении (СВП): | 73132 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.05 |
| СДП диалога, знаков: | 38.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9383 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8854 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 529 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1233.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2885.04 | —> 5178-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15828 (21.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57304 (78.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19035 (33.22%) |
| Прилагательное | 6487 (11.32%) |
| Глагол | 14519 (25.34%) |
| Местоимение-существительное | 5235 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2507 (4.37%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 628 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.25%) |
| Наречие | 3460 (6.04%) |
| Предикатив | 555 (0.97%) |
| Предлог | 7284 (12.71%) |
| Союз | 5507 (9.61%) |
| Междометие | 1007 (1.76%) |
| Вводное слово | 214 (0.37%) |
| Частица | 4227 (7.38%) |
| Причастие | 862 (1.50%) |
| Деепричастие | 148 (0.26%) |
| Служебных слов: | 26141 (45.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.14 |
| . точка | 89.71 |
| - тире | 42.80 |
| ! восклицательный знак | 19.51 |
| ? вопросительный знак | 20.92 |
| ... многоточие | 15.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.38 |
| " кавычка | 10.06 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 5.17 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
