Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517851 |
| Слов в произведении (СВП): | 78655 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.57 |
| СДП диалога, знаков: | 40.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8819 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8364 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 455 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1075.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2488.03 | —> 10588-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20312 (25.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58343 (74.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17684 (30.31%) |
| Прилагательное | 6690 (11.47%) |
| Глагол | 14751 (25.28%) |
| Местоимение-существительное | 6282 (10.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3621 (6.21%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 670 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.22%) |
| Наречие | 4019 (6.89%) |
| Предикатив | 641 (1.10%) |
| Предлог | 7008 (12.01%) |
| Союз | 7395 (12.68%) |
| Междометие | 1243 (2.13%) |
| Вводное слово | 368 (0.63%) |
| Частица | 6281 (10.77%) |
| Причастие | 681 (1.17%) |
| Деепричастие | 110 (0.19%) |
| Служебных слов: | 32325 (55.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.39 |
| . точка | 94.22 |
| - тире | 30.12 |
| ! восклицательный знак | 13.40 |
| ? вопросительный знак | 10.58 |
| ... многоточие | 7.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.32 |
| " кавычка | 2.43 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.25 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
