Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 535891 |
| Слов в произведении (СВП): | 78850 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.77 |
| СДП диалога, знаков: | 52.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10736 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10182 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 554 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1322.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3123.77 | —> 2213-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16072 (20.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62778 (79.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22191 (35.35%) |
| Прилагательное | 6969 (11.10%) |
| Глагол | 14038 (22.36%) |
| Местоимение-существительное | 5452 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2659 (4.24%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 762 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.21%) |
| Наречие | 3394 (5.41%) |
| Предикатив | 428 (0.68%) |
| Предлог | 9698 (15.45%) |
| Союз | 5247 (8.36%) |
| Междометие | 728 (1.16%) |
| Вводное слово | 216 (0.34%) |
| Частица | 3946 (6.29%) |
| Причастие | 1522 (2.42%) |
| Деепричастие | 253 (0.40%) |
| Служебных слов: | 28210 (44.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.31 |
| . точка | 73.24 |
| - тире | 15.36 |
| ! восклицательный знак | 3.64 |
| ? вопросительный знак | 4.90 |
| ... многоточие | 0.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 14.23 |
| () скобки | 2.28 |
| : двоеточие | 6.16 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
