Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 508477 |
| Слов в произведении (СВП): | 71749 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.77 |
| СДП диалога, знаков: | 47.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10815 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10028 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 787 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3110.63 | —> 2352-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15424 (21.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56325 (78.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18831 (33.43%) |
| Прилагательное | 6706 (11.91%) |
| Глагол | 12960 (23.01%) |
| Местоимение-существительное | 4766 (8.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3076 (5.46%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 660 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.21%) |
| Наречие | 2620 (4.65%) |
| Предикатив | 462 (0.82%) |
| Предлог | 6750 (11.98%) |
| Союз | 5836 (10.36%) |
| Междометие | 1124 (2.00%) |
| Вводное слово | 196 (0.35%) |
| Частица | 4201 (7.46%) |
| Причастие | 862 (1.53%) |
| Деепричастие | 139 (0.25%) |
| Служебных слов: | 26096 (46.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.89 |
| . точка | 71.11 |
| - тире | 31.85 |
| ! восклицательный знак | 16.49 |
| ? вопросительный знак | 13.73 |
| ... многоточие | 3.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 9.23 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
