Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 516945 |
| Слов в произведении (СВП): | 73989 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.1 |
| СДП диалога, знаков: | 38.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8909 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8615 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 294 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1221.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2793.08 | —> 6543-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17204 (23.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56785 (76.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18250 (32.14%) |
| Прилагательное | 6903 (12.16%) |
| Глагол | 14169 (24.95%) |
| Местоимение-существительное | 5773 (10.17%) |
| Местоименное прилагательное | 3509 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 610 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.18%) |
| Наречие | 3672 (6.47%) |
| Предикатив | 624 (1.10%) |
| Предлог | 7177 (12.64%) |
| Союз | 5166 (9.10%) |
| Междометие | 1038 (1.83%) |
| Вводное слово | 211 (0.37%) |
| Частица | 4982 (8.77%) |
| Причастие | 1174 (2.07%) |
| Деепричастие | 192 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28059 (49.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.77 |
| . точка | 100.76 |
| - тире | 50.86 |
| ! восклицательный знак | 6.96 |
| ? вопросительный знак | 13.12 |
| ... многоточие | 5.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 11.22 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 6.87 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
