Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 512752 |
| Слов в произведении (СВП): | 70758 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.42 |
| СДП диалога, знаков: | 45.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9765 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9516 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 249 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1403.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3241.53 | —> 1331-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14862 (21.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55896 (79.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18368 (32.86%) |
| Прилагательное | 6377 (11.41%) |
| Глагол | 15202 (27.20%) |
| Местоимение-существительное | 4571 (8.18%) |
| Местоименное прилагательное | 1820 (3.26%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 588 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.31%) |
| Наречие | 3093 (5.53%) |
| Предикатив | 583 (1.04%) |
| Предлог | 6493 (11.62%) |
| Союз | 5067 (9.07%) |
| Междометие | 1044 (1.87%) |
| Вводное слово | 177 (0.32%) |
| Частица | 5197 (9.30%) |
| Причастие | 676 (1.21%) |
| Деепричастие | 199 (0.36%) |
| Служебных слов: | 24585 (43.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.66 |
| . точка | 98.11 |
| - тире | 35.33 |
| ! восклицательный знак | 8.56 |
| ? вопросительный знак | 12.83 |
| ... многоточие | 2.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 3.83 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.79 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
