Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504951 |
| Слов в произведении (СВП): | 63517 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 133.9 |
| СДП диалога, знаков: | 62.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7986 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7428 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 558 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1348.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2995.58 | —> 3641-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10574 (16.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52943 (83.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19941 (37.66%) |
| Прилагательное | 8130 (15.36%) |
| Глагол | 9905 (18.71%) |
| Местоимение-существительное | 2873 (5.43%) |
| Местоименное прилагательное | 1658 (3.13%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 750 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.37%) |
| Наречие | 2289 (4.32%) |
| Предикатив | 306 (0.58%) |
| Предлог | 5997 (11.33%) |
| Союз | 2863 (5.41%) |
| Междометие | 721 (1.36%) |
| Вводное слово | 97 (0.18%) |
| Частица | 2587 (4.89%) |
| Причастие | 2459 (4.64%) |
| Деепричастие | 170 (0.32%) |
| Служебных слов: | 16968 (32.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.61 |
| . точка | 66.91 |
| - тире | 19.54 |
| ! восклицательный знак | 3.27 |
| ? вопросительный знак | 9.23 |
| ... многоточие | 2.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 21.29 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 4.01 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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».
