Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534396 |
| Слов в произведении (СВП): | 79012 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.73 |
| СДП диалога, знаков: | 40.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11352 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10329 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1023 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1326.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3189.83 | —> 1659-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18267 (23.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60745 (76.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20283 (33.39%) |
| Прилагательное | 7389 (12.16%) |
| Глагол | 13562 (22.33%) |
| Местоимение-существительное | 5226 (8.60%) |
| Местоименное прилагательное | 3360 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 811 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.35%) |
| Наречие | 3556 (5.85%) |
| Предикатив | 439 (0.72%) |
| Предлог | 8424 (13.87%) |
| Союз | 5881 (9.68%) |
| Междометие | 1338 (2.20%) |
| Вводное слово | 153 (0.25%) |
| Частица | 4611 (7.59%) |
| Причастие | 964 (1.59%) |
| Деепричастие | 196 (0.32%) |
| Служебных слов: | 29204 (48.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.87 |
| . точка | 83.87 |
| - тире | 29.87 |
| ! восклицательный знак | 6.37 |
| ? вопросительный знак | 8.96 |
| ... многоточие | 15.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.52 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 4.25 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 3.08 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
