Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514694 |
| Слов в произведении (СВП): | 75507 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.2 |
| СДП диалога, знаков: | 43.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9480 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8398 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1082 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1244.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2852.63 | —> 5629-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18514 (24.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56993 (75.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18272 (32.06%) |
| Прилагательное | 7275 (12.76%) |
| Глагол | 12829 (22.51%) |
| Местоимение-существительное | 3892 (6.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2876 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 652 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 87 (0.15%) |
| Наречие | 3822 (6.71%) |
| Предикатив | 725 (1.27%) |
| Предлог | 6899 (12.11%) |
| Союз | 6863 (12.04%) |
| Междометие | 952 (1.67%) |
| Вводное слово | 313 (0.55%) |
| Частица | 5283 (9.27%) |
| Причастие | 1110 (1.95%) |
| Деепричастие | 241 (0.42%) |
| Служебных слов: | 27331 (47.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.48 |
| . точка | 77.57 |
| - тире | 46.08 |
| ! восклицательный знак | 9.27 |
| ? вопросительный знак | 14.63 |
| ... многоточие | 13.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 4.70 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 2.99 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
