Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 561932 |
| Слов в произведении (СВП): | 75688 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.26 |
| СДП диалога, знаков: | 59.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10084 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9565 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1349.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3161.35 | —> 1877-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14643 (19.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61045 (80.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22444 (36.77%) |
| Прилагательное | 9281 (15.20%) |
| Глагол | 12686 (20.78%) |
| Местоимение-существительное | 4070 (6.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3412 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 963 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.38%) |
| Наречие | 3077 (5.04%) |
| Предикатив | 420 (0.69%) |
| Предлог | 7458 (12.22%) |
| Союз | 3722 (6.10%) |
| Междометие | 769 (1.26%) |
| Вводное слово | 128 (0.21%) |
| Частица | 3259 (5.34%) |
| Причастие | 2332 (3.82%) |
| Деепричастие | 195 (0.32%) |
| Служебных слов: | 23017 (37.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.45 |
| . точка | 60.43 |
| - тире | 16.05 |
| ! восклицательный знак | 2.06 |
| ? вопросительный знак | 7.41 |
| ... многоточие | 13.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.54 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 14.82 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 4.35 |
| ; точка с запятой | 0.41 |
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».
