Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504283 |
| Слов в произведении (СВП): | 75788 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.05 |
| СДП диалога, знаков: | 57.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8992 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8544 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 448 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1151.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2649.75 | —> 8755-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17790 (23.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57998 (76.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17915 (30.89%) |
| Прилагательное | 5807 (10.01%) |
| Глагол | 14093 (24.30%) |
| Местоимение-существительное | 7343 (12.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3969 (6.84%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 732 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 179 (0.31%) |
| Наречие | 3127 (5.39%) |
| Предикатив | 553 (0.95%) |
| Предлог | 6929 (11.95%) |
| Союз | 5626 (9.70%) |
| Междометие | 1156 (1.99%) |
| Вводное слово | 218 (0.38%) |
| Частица | 4912 (8.47%) |
| Причастие | 1067 (1.84%) |
| Деепричастие | 145 (0.25%) |
| Служебных слов: | 30305 (52.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.06 |
| . точка | 69.47 |
| - тире | 23.86 |
| ! восклицательный знак | 11.94 |
| ? вопросительный знак | 10.05 |
| ... многоточие | 5.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 7.02 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 3.72 |
| ; точка с запятой | 0.63 |
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».
