Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521613 |
| Слов в произведении (СВП): | 73565 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.7 |
| СДП диалога, знаков: | 56.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7641 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7146 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 495 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2515.48 | —> 10315-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18062 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55503 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16469 (29.67%) |
| Прилагательное | 6356 (11.45%) |
| Глагол | 14194 (25.57%) |
| Местоимение-существительное | 5872 (10.58%) |
| Местоименное прилагательное | 2704 (4.87%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 694 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.26%) |
| Наречие | 4070 (7.33%) |
| Предикатив | 418 (0.75%) |
| Предлог | 6855 (12.35%) |
| Союз | 6163 (11.10%) |
| Междометие | 1216 (2.19%) |
| Вводное слово | 234 (0.42%) |
| Частица | 4288 (7.73%) |
| Причастие | 1376 (2.48%) |
| Деепричастие | 411 (0.74%) |
| Служебных слов: | 27751 (50.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.31 |
| . точка | 66.51 |
| - тире | 31.13 |
| ! восклицательный знак | 7.00 |
| ? вопросительный знак | 8.56 |
| ... многоточие | 9.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.39 |
| " кавычка | 5.53 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 11.70 |
| ; 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».
