Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 509255 |
| Слов в произведении (СВП): | 75453 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.27 |
| СДП диалога, знаков: | 42.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7656 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7311 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1081.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2441.85 | —> 10975-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17802 (23.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57651 (76.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18018 (31.25%) |
| Прилагательное | 6202 (10.76%) |
| Глагол | 13117 (22.75%) |
| Местоимение-существительное | 7032 (12.20%) |
| Местоименное прилагательное | 3800 (6.59%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1225 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 331 (0.57%) |
| Наречие | 3081 (5.34%) |
| Предикатив | 583 (1.01%) |
| Предлог | 6849 (11.88%) |
| Союз | 5624 (9.76%) |
| Междометие | 1257 (2.18%) |
| Вводное слово | 203 (0.35%) |
| Частица | 5092 (8.83%) |
| Причастие | 797 (1.38%) |
| Деепричастие | 153 (0.27%) |
| Служебных слов: | 30032 (52.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.96 |
| . точка | 102.66 |
| - тире | 28.45 |
| ! восклицательный знак | 1.51 |
| ? вопросительный знак | 15.20 |
| ... многоточие | 1.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 8.27 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 0.42 |
| ; 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».
