Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 506970 |
| Слов в произведении (СВП): | 70389 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.89 |
| СДП диалога, знаков: | 53.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9888 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9194 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 694 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3018.65 | —> 3374-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17462 (24.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52927 (75.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16129 (30.47%) |
| Прилагательное | 6259 (11.83%) |
| Глагол | 12465 (23.55%) |
| Местоимение-существительное | 5593 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 2783 (5.26%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 711 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.36%) |
| Наречие | 3843 (7.26%) |
| Предикатив | 531 (1.00%) |
| Предлог | 6756 (12.76%) |
| Союз | 6359 (12.01%) |
| Междометие | 977 (1.85%) |
| Вводное слово | 168 (0.32%) |
| Частица | 4542 (8.58%) |
| Причастие | 1480 (2.80%) |
| Деепричастие | 308 (0.58%) |
| Служебных слов: | 27493 (51.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.48 |
| . точка | 71.32 |
| - тире | 33.06 |
| ! восклицательный знак | 5.48 |
| ? вопросительный знак | 11.21 |
| ... многоточие | 5.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.45 |
| " кавычка | 4.92 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 6.56 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
