Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 509524 |
| Слов в произведении (СВП): | 72189 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.92 |
| СДП диалога, знаков: | 41.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9121 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8578 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 543 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2885.93 | —> 5169-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15335 (21.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56854 (78.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20820 (36.62%) |
| Прилагательное | 5038 (8.86%) |
| Глагол | 14425 (25.37%) |
| Местоимение-существительное | 4968 (8.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2694 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 628 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.26%) |
| Наречие | 2362 (4.15%) |
| Предикатив | 518 (0.91%) |
| Предлог | 7535 (13.25%) |
| Союз | 5055 (8.89%) |
| Междометие | 1241 (2.18%) |
| Вводное слово | 109 (0.19%) |
| Частица | 3818 (6.72%) |
| Причастие | 964 (1.70%) |
| Деепричастие | 203 (0.36%) |
| Служебных слов: | 25633 (45.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.18 |
| . точка | 111.26 |
| - тире | 47.04 |
| ! восклицательный знак | 12.26 |
| ? вопросительный знак | 13.40 |
| ... многоточие | 3.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 3.31 |
| () скобки | 0.69 |
| : двоеточие | 3.63 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
