Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492761 |
| Слов в произведении (СВП): | 72039 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.15 |
| СДП диалога, знаков: | 43.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10519 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9530 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 989 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1314.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3154.65 | —> 1934-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15500 (21.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56539 (78.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17138 (30.31%) |
| Прилагательное | 6159 (10.89%) |
| Глагол | 13707 (24.24%) |
| Местоимение-существительное | 5411 (9.57%) |
| Местоименное прилагательное | 2919 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 703 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.29%) |
| Наречие | 3104 (5.49%) |
| Предикатив | 435 (0.77%) |
| Предлог | 6575 (11.63%) |
| Союз | 5391 (9.54%) |
| Междометие | 1116 (1.97%) |
| Вводное слово | 165 (0.29%) |
| Частица | 4006 (7.09%) |
| Причастие | 979 (1.73%) |
| Деепричастие | 175 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25775 (45.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.51 |
| . точка | 81.79 |
| - тире | 23.07 |
| ! восклицательный знак | 26.04 |
| ? вопросительный знак | 12.70 |
| ... многоточие | 7.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.51 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 6.59 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 2.43 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
