Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504867 |
| Слов в произведении (СВП): | 72437 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.61 |
| СДП диалога, знаков: | 44 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10455 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9443 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1012 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3024.20 | —> 3303-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17152 (23.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55285 (76.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16664 (30.14%) |
| Прилагательное | 5663 (10.24%) |
| Глагол | 13699 (24.78%) |
| Местоимение-существительное | 5964 (10.79%) |
| Местоименное прилагательное | 2769 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 644 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 104 (0.19%) |
| Наречие | 3886 (7.03%) |
| Предикатив | 598 (1.08%) |
| Предлог | 6742 (12.20%) |
| Союз | 6173 (11.17%) |
| Междометие | 1090 (1.97%) |
| Вводное слово | 257 (0.46%) |
| Частица | 4878 (8.82%) |
| Причастие | 918 (1.66%) |
| Деепричастие | 267 (0.48%) |
| Служебных слов: | 28149 (50.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.97 |
| . точка | 89.55 |
| - тире | 38.09 |
| ! восклицательный знак | 5.63 |
| ? вопросительный знак | 11.24 |
| ... многоточие | 13.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.14 |
| " кавычка | 9.25 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 5.44 |
| ; 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».
