Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 510590 |
| Слов в произведении (СВП): | 75346 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.15 |
| СДП диалога, знаков: | 43.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10813 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9693 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1120 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1306.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3142.48 | —> 2040-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16727 (22.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58619 (77.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17747 (30.28%) |
| Прилагательное | 6565 (11.20%) |
| Глагол | 14065 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 5472 (9.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3224 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 626 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.29%) |
| Наречие | 3272 (5.58%) |
| Предикатив | 489 (0.83%) |
| Предлог | 7093 (12.10%) |
| Союз | 5672 (9.68%) |
| Междометие | 1391 (2.37%) |
| Вводное слово | 179 (0.31%) |
| Частица | 4188 (7.14%) |
| Причастие | 1039 (1.77%) |
| Деепричастие | 166 (0.28%) |
| Служебных слов: | 27395 (46.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.90 |
| . точка | 73.61 |
| - тире | 24.02 |
| ! восклицательный знак | 25.71 |
| ? вопросительный знак | 10.98 |
| ... многоточие | 8.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 5.11 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 3.69 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
