Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492716 |
| Слов в произведении (СВП): | 74533 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.7 |
| СДП диалога, знаков: | 44.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10001 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9257 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 744 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2850.86 | —> 5654-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18127 (24.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56406 (75.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19430 (34.45%) |
| Прилагательное | 5317 (9.43%) |
| Глагол | 13924 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 4488 (7.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2778 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 896 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.30%) |
| Наречие | 3404 (6.03%) |
| Предикатив | 541 (0.96%) |
| Предлог | 7018 (12.44%) |
| Союз | 6537 (11.59%) |
| Междометие | 1190 (2.11%) |
| Вводное слово | 206 (0.37%) |
| Частица | 5575 (9.88%) |
| Причастие | 1001 (1.77%) |
| Деепричастие | 165 (0.29%) |
| Служебных слов: | 27968 (49.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.63 |
| . точка | 63.74 |
| - тире | 25.83 |
| ! восклицательный знак | 16.29 |
| ? вопросительный знак | 14.50 |
| ... многоточие | 11.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.59 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 12.84 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 9.10 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
