Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 494182 |
| Слов в произведении (СВП): | 71371 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.41 |
| СДП диалога, знаков: | 43.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8450 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7973 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 477 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1159.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2693.07 | —> 8127-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16670 (23.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54701 (76.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17045 (31.16%) |
| Прилагательное | 5309 (9.71%) |
| Глагол | 14378 (26.28%) |
| Местоимение-существительное | 5309 (9.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2830 (5.17%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1011 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.29%) |
| Наречие | 3227 (5.90%) |
| Предикатив | 584 (1.07%) |
| Предлог | 6700 (12.25%) |
| Союз | 5978 (10.93%) |
| Междометие | 1018 (1.86%) |
| Вводное слово | 210 (0.38%) |
| Частица | 4688 (8.57%) |
| Причастие | 872 (1.59%) |
| Деепричастие | 127 (0.23%) |
| Служебных слов: | 26867 (49.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.73 |
| . точка | 95.74 |
| - тире | 37.82 |
| ! восклицательный знак | 4.67 |
| ? вопросительный знак | 13.87 |
| ... многоточие | 28.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 8.10 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.97 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
