Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 508297 |
| Слов в произведении (СВП): | 75342 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.55 |
| СДП диалога, знаков: | 54.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7278 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7021 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 257 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1003.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2230.68 | —> 11793-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20191 (26.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55151 (73.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15307 (27.75%) |
| Прилагательное | 5312 (9.63%) |
| Глагол | 14729 (26.71%) |
| Местоимение-существительное | 7880 (14.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3581 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 968 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.26%) |
| Наречие | 3414 (6.19%) |
| Предикатив | 624 (1.13%) |
| Предлог | 6684 (12.12%) |
| Союз | 7499 (13.60%) |
| Междометие | 1223 (2.22%) |
| Вводное слово | 198 (0.36%) |
| Частица | 5939 (10.77%) |
| Причастие | 756 (1.37%) |
| Деепричастие | 245 (0.44%) |
| Служебных слов: | 33271 (60.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.16 |
| . точка | 90.12 |
| - тире | 31.93 |
| ! восклицательный знак | 5.88 |
| ? вопросительный знак | 9.01 |
| ... многоточие | 1.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 7.22 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.34 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
