Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 533784 |
| Слов в произведении (СВП): | 77061 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.39 |
| СДП диалога, знаков: | 47.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7395 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7247 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 148 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1077.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2371.73 | —> 11364-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18450 (23.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58611 (76.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18029 (30.76%) |
| Прилагательное | 6233 (10.63%) |
| Глагол | 15933 (27.18%) |
| Местоимение-существительное | 6799 (11.60%) |
| Местоименное прилагательное | 2976 (5.08%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 769 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.18%) |
| Наречие | 3846 (6.56%) |
| Предикатив | 663 (1.13%) |
| Предлог | 6999 (11.94%) |
| Союз | 5872 (10.02%) |
| Междометие | 1440 (2.46%) |
| Вводное слово | 243 (0.41%) |
| Частица | 5220 (8.91%) |
| Причастие | 967 (1.65%) |
| Деепричастие | 292 (0.50%) |
| Служебных слов: | 29846 (50.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.72 |
| . точка | 83.62 |
| - тире | 43.13 |
| ! восклицательный знак | 2.41 |
| ? вопросительный знак | 12.51 |
| ... многоточие | 12.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.00 |
| () скобки | 0.65 |
| : двоеточие | 5.40 |
| ; точка с запятой | 1.26 |
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».
