Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547173 |
| Слов в произведении (СВП): | 83474 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.8 |
| СДП диалога, знаков: | 40.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8948 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8467 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 481 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2631.62 | —> 8971-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23116 (27.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60358 (72.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18379 (30.45%) |
| Прилагательное | 7225 (11.97%) |
| Глагол | 14497 (24.02%) |
| Местоимение-существительное | 7522 (12.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3871 (6.41%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 708 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.34%) |
| Наречие | 4698 (7.78%) |
| Предикатив | 864 (1.43%) |
| Предлог | 7397 (12.26%) |
| Союз | 7655 (12.68%) |
| Междометие | 1632 (2.70%) |
| Вводное слово | 317 (0.53%) |
| Частица | 6379 (10.57%) |
| Причастие | 896 (1.48%) |
| Деепричастие | 199 (0.33%) |
| Служебных слов: | 34978 (57.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.98 |
| . точка | 81.32 |
| - тире | 23.49 |
| ! восклицательный знак | 11.85 |
| ? вопросительный знак | 16.60 |
| ... многоточие | 13.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.35 |
| " кавычка | 9.42 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 4.82 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
