Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514548 |
| Слов в произведении (СВП): | 74162 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.24 |
| СДП диалога, знаков: | 40.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8210 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7467 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 743 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2718.70 | —> 7715-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17275 (23.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56887 (76.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17614 (30.96%) |
| Прилагательное | 8380 (14.73%) |
| Глагол | 11732 (20.62%) |
| Местоимение-существительное | 3540 (6.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2976 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 787 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 199 (0.35%) |
| Наречие | 4050 (7.12%) |
| Предикатив | 630 (1.11%) |
| Предлог | 6961 (12.24%) |
| Союз | 6008 (10.56%) |
| Междометие | 990 (1.74%) |
| Вводное слово | 167 (0.29%) |
| Частица | 4762 (8.37%) |
| Причастие | 2439 (4.29%) |
| Деепричастие | 178 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25599 (45.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.08 |
| . точка | 112.40 |
| - тире | 36.92 |
| ! восклицательный знак | 9.60 |
| ? вопросительный знак | 11.65 |
| ... многоточие | 13.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.62 |
| " кавычка | 4.14 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 2.62 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
