Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 510988 |
| Слов в произведении (СВП): | 73975 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.37 |
| СДП диалога, знаков: | 44.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9041 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8523 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 518 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1221.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2758.89 | —> 7096-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17228 (23.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56747 (76.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18752 (33.04%) |
| Прилагательное | 6836 (12.05%) |
| Глагол | 12986 (22.88%) |
| Местоимение-существительное | 5490 (9.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3752 (6.61%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1055 (1.86%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.35%) |
| Наречие | 3641 (6.42%) |
| Предикатив | 660 (1.16%) |
| Предлог | 7269 (12.81%) |
| Союз | 4632 (8.16%) |
| Междометие | 1005 (1.77%) |
| Вводное слово | 231 (0.41%) |
| Частица | 4345 (7.66%) |
| Причастие | 1137 (2.00%) |
| Деепричастие | 153 (0.27%) |
| Служебных слов: | 26881 (47.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.29 |
| . точка | 81.64 |
| - тире | 39.73 |
| ! восклицательный знак | 16.84 |
| ? вопросительный знак | 13.95 |
| ... многоточие | 7.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 29.97 |
| () скобки | 0.69 |
| : двоеточие | 0.97 |
| ; точка с запятой | 0.70 |
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».
