Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 513213 |
| Слов в произведении (СВП): | 70529 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.8 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.33 |
| СДП диалога, знаков: | 59.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11859 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10464 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1395 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1444.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3524.20 | —> 283-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13898 (19.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56631 (80.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20550 (36.29%) |
| Прилагательное | 7561 (13.35%) |
| Глагол | 10757 (18.99%) |
| Местоимение-существительное | 3113 (5.50%) |
| Местоименное прилагательное | 2557 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 932 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 227 (0.40%) |
| Наречие | 2573 (4.54%) |
| Предикатив | 459 (0.81%) |
| Предлог | 7701 (13.60%) |
| Союз | 5029 (8.88%) |
| Междометие | 815 (1.44%) |
| Вводное слово | 148 (0.26%) |
| Частица | 3512 (6.20%) |
| Причастие | 1660 (2.93%) |
| Деепричастие | 157 (0.28%) |
| Служебных слов: | 23042 (40.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.04 |
| . точка | 66.20 |
| - тире | 33.65 |
| ! восклицательный знак | 8.46 |
| ? вопросительный знак | 8.00 |
| ... многоточие | 8.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.24 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 27.93 |
| () скобки | 1.62 |
| : двоеточие | 4.00 |
| ; точка с запятой | 0.64 |
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».
