Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501949 |
| Слов в произведении (СВП): | 76285 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.49 |
| СДП диалога, знаков: | 42.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10062 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9313 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 749 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2768.90 | —> 6928-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19557 (25.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56728 (74.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19190 (33.83%) |
| Прилагательное | 5412 (9.54%) |
| Глагол | 13755 (24.25%) |
| Местоимение-существительное | 5167 (9.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2971 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 978 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 255 (0.45%) |
| Наречие | 3456 (6.09%) |
| Предикатив | 658 (1.16%) |
| Предлог | 6951 (12.25%) |
| Союз | 7050 (12.43%) |
| Междометие | 1263 (2.23%) |
| Вводное слово | 242 (0.43%) |
| Частица | 5929 (10.45%) |
| Причастие | 896 (1.58%) |
| Деепричастие | 157 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29744 (52.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.20 |
| . точка | 63.76 |
| - тире | 24.97 |
| ! восклицательный знак | 18.81 |
| ? вопросительный знак | 18.96 |
| ... многоточие | 9.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 8.36 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 6.70 |
| ; точка с запятой | 0.33 |
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».
