Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491527 |
| Слов в произведении (СВП): | 70097 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.65 |
| СДП диалога, знаков: | 48.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8045 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7544 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 501 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1234.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2782.79 | —> 6713-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17964 (25.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52133 (74.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14490 (27.79%) |
| Прилагательное | 6688 (12.83%) |
| Глагол | 12479 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 5003 (9.60%) |
| Местоименное прилагательное | 3391 (6.50%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 671 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.24%) |
| Наречие | 4299 (8.25%) |
| Предикатив | 639 (1.23%) |
| Предлог | 6060 (11.62%) |
| Союз | 5978 (11.47%) |
| Междометие | 1138 (2.18%) |
| Вводное слово | 236 (0.45%) |
| Частица | 4985 (9.56%) |
| Причастие | 1230 (2.36%) |
| Деепричастие | 190 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26992 (51.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.09 |
| . точка | 75.62 |
| - тире | 26.72 |
| ! восклицательный знак | 8.89 |
| ? вопросительный знак | 12.57 |
| ... многоточие | 9.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.60 |
| " кавычка | 4.84 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 6.86 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
