Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518290 |
| Слов в произведении (СВП): | 72646 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.83 |
| СДП диалога, знаков: | 42.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6474 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6221 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 253 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1051.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2284.29 | —> 11673-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17580 (24.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55066 (75.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16203 (29.42%) |
| Прилагательное | 4556 (8.27%) |
| Глагол | 15201 (27.61%) |
| Местоимение-существительное | 7617 (13.83%) |
| Местоименное прилагательное | 3184 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 793 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 201 (0.37%) |
| Наречие | 3013 (5.47%) |
| Предикатив | 545 (0.99%) |
| Предлог | 6673 (12.12%) |
| Союз | 5778 (10.49%) |
| Междометие | 1273 (2.31%) |
| Вводное слово | 185 (0.34%) |
| Частица | 4850 (8.81%) |
| Причастие | 728 (1.32%) |
| Деепричастие | 135 (0.25%) |
| Служебных слов: | 29699 (53.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.85 |
| . точка | 119.43 |
| - тире | 43.62 |
| ! восклицательный знак | 5.70 |
| ? вопросительный знак | 16.09 |
| ... многоточие | 5.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.89 |
| " кавычка | 5.12 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.54 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
