Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 503569 |
| Слов в произведении (СВП): | 70891 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.48 |
| СДП диалога, знаков: | 52.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8183 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7920 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 263 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2728.07 | —> 7587-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17532 (24.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53359 (75.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15524 (29.09%) |
| Прилагательное | 6008 (11.26%) |
| Глагол | 13493 (25.29%) |
| Местоимение-существительное | 6031 (11.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3337 (6.25%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 793 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 255 (0.48%) |
| Наречие | 3744 (7.02%) |
| Предикатив | 742 (1.39%) |
| Предлог | 6673 (12.51%) |
| Союз | 5423 (10.16%) |
| Междометие | 1345 (2.52%) |
| Вводное слово | 273 (0.51%) |
| Частица | 5126 (9.61%) |
| Причастие | 941 (1.76%) |
| Деепричастие | 163 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28380 (53.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.80 |
| . точка | 93.82 |
| - тире | 33.01 |
| ! восклицательный знак | 3.06 |
| ? вопросительный знак | 12.98 |
| ... многоточие | 3.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 1.92 |
| () скобки | 0.82 |
| : двоеточие | 6.18 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
