Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507563 |
| Слов в произведении (СВП): | 66822 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.83 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.6 |
| СДП диалога, знаков: | 49.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10541 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10090 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 451 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1483.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3453.13 | —> 436-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14209 (21.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52613 (78.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18775 (35.69%) |
| Прилагательное | 7745 (14.72%) |
| Глагол | 11955 (22.72%) |
| Местоимение-существительное | 3781 (7.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2023 (3.85%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 665 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.24%) |
| Наречие | 3118 (5.93%) |
| Предикатив | 496 (0.94%) |
| Предлог | 6530 (12.41%) |
| Союз | 4412 (8.39%) |
| Междометие | 782 (1.49%) |
| Вводное слово | 149 (0.28%) |
| Частица | 3930 (7.47%) |
| Причастие | 1239 (2.35%) |
| Деепричастие | 184 (0.35%) |
| Служебных слов: | 21806 (41.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.56 |
| . точка | 109.02 |
| - тире | 22.87 |
| ! восклицательный знак | 3.28 |
| ? вопросительный знак | 14.43 |
| ... многоточие | 3.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 6.58 |
| () скобки | 0.76 |
| : двоеточие | 2.65 |
| ; 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».
