Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531158 |
| Слов в произведении (СВП): | 74715 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.79 |
| СДП диалога, знаков: | 41.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9544 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8570 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 974 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1216.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2833.17 | —> 5930-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19080 (25.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55635 (74.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18321 (32.93%) |
| Прилагательное | 6963 (12.52%) |
| Глагол | 12707 (22.84%) |
| Местоимение-существительное | 4181 (7.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3025 (5.44%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 793 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.31%) |
| Наречие | 3871 (6.96%) |
| Предикатив | 791 (1.42%) |
| Предлог | 6104 (10.97%) |
| Союз | 6694 (12.03%) |
| Междометие | 1163 (2.09%) |
| Вводное слово | 344 (0.62%) |
| Частица | 5339 (9.60%) |
| Причастие | 934 (1.68%) |
| Деепричастие | 205 (0.37%) |
| Служебных слов: | 27072 (48.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.16 |
| . точка | 74.20 |
| - тире | 64.85 |
| ! восклицательный знак | 26.70 |
| ? вопросительный знак | 18.97 |
| ... многоточие | 13.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
| " кавычка | 6.00 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 5.49 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
