Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517669 |
| Слов в произведении (СВП): | 75571 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.31 |
| СДП диалога, знаков: | 49.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8568 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8186 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 382 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2733.51 | —> 7514-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18039 (23.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57532 (76.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15948 (27.72%) |
| Прилагательное | 5814 (10.11%) |
| Глагол | 14691 (25.54%) |
| Местоимение-существительное | 6630 (11.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3740 (6.50%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 698 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 104 (0.18%) |
| Наречие | 3528 (6.13%) |
| Предикатив | 488 (0.85%) |
| Предлог | 7707 (13.40%) |
| Союз | 6003 (10.43%) |
| Междометие | 1226 (2.13%) |
| Вводное слово | 277 (0.48%) |
| Частица | 5472 (9.51%) |
| Причастие | 834 (1.45%) |
| Деепричастие | 222 (0.39%) |
| Служебных слов: | 31290 (54.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.07 |
| . точка | 87.06 |
| - тире | 22.83 |
| ! восклицательный знак | 5.70 |
| ? вопросительный знак | 9.81 |
| ... многоточие | 5.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 3.19 |
| () скобки | 1.64 |
| : двоеточие | 5.44 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
