Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 516174 |
| Слов в произведении (СВП): | 74693 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.08 |
| СДП диалога, знаков: | 45.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12173 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1135 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3344.15 | —> 830-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17682 (23.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57011 (76.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19440 (34.10%) |
| Прилагательное | 7974 (13.99%) |
| Глагол | 12073 (21.18%) |
| Местоимение-существительное | 4870 (8.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3403 (5.97%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1249 (2.19%) |
| Числительное (порядковое) | 294 (0.52%) |
| Наречие | 3187 (5.59%) |
| Предикатив | 604 (1.06%) |
| Предлог | 6777 (11.89%) |
| Союз | 5400 (9.47%) |
| Междометие | 1219 (2.14%) |
| Вводное слово | 381 (0.67%) |
| Частица | 5102 (8.95%) |
| Причастие | 805 (1.41%) |
| Деепричастие | 134 (0.24%) |
| Служебных слов: | 27299 (47.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.44 |
| . точка | 91.00 |
| - тире | 13.88 |
| ! восклицательный знак | 9.88 |
| ? вопросительный знак | 8.97 |
| ... многоточие | 19.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 11.21 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 8.38 |
| ; точка с запятой | 0.96 |
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».
