Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 495483 |
| Слов в произведении (СВП): | 72187 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.99 |
| СДП диалога, знаков: | 42.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7763 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7401 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 362 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1196.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2658.17 | —> 8639-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18642 (25.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53545 (74.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14869 (27.77%) |
| Прилагательное | 6099 (11.39%) |
| Глагол | 14406 (26.90%) |
| Местоимение-существительное | 6695 (12.50%) |
| Местоименное прилагательное | 2698 (5.04%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.21%) |
| Наречие | 4068 (7.60%) |
| Предикатив | 608 (1.14%) |
| Предлог | 6225 (11.63%) |
| Союз | 5991 (11.19%) |
| Междометие | 1479 (2.76%) |
| Вводное слово | 374 (0.70%) |
| Частица | 5611 (10.48%) |
| Причастие | 810 (1.51%) |
| Деепричастие | 133 (0.25%) |
| Служебных слов: | 29218 (54.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.17 |
| . точка | 108.30 |
| - тире | 31.35 |
| ! восклицательный знак | 9.90 |
| ? вопросительный знак | 12.95 |
| ... многоточие | 8.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.22 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.94 |
| " кавычка | 3.21 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.63 |
| ; 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».
