Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521068 |
| Слов в произведении (СВП): | 71695 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.13 |
| СДП диалога, знаков: | 56.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10185 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9640 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 545 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1344.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3127.02 | —> 2184-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15909 (22.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55786 (77.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17156 (30.75%) |
| Прилагательное | 6535 (11.71%) |
| Глагол | 13428 (24.07%) |
| Местоимение-существительное | 4419 (7.92%) |
| Местоименное прилагательное | 2765 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 781 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.26%) |
| Наречие | 3781 (6.78%) |
| Предикатив | 574 (1.03%) |
| Предлог | 6842 (12.26%) |
| Союз | 6020 (10.79%) |
| Междометие | 1186 (2.13%) |
| Вводное слово | 252 (0.45%) |
| Частица | 5256 (9.42%) |
| Причастие | 1373 (2.46%) |
| Деепричастие | 205 (0.37%) |
| Служебных слов: | 26961 (48.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.44 |
| . точка | 81.75 |
| - тире | 41.17 |
| ! восклицательный знак | 3.95 |
| ? вопросительный знак | 9.61 |
| ... многоточие | 5.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.88 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 8.72 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 7.67 |
| ; точка с запятой | 0.78 |
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».
