Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534937 |
| Слов в произведении (СВП): | 75304 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.33 |
| СДП диалога, знаков: | 65.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12972 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11498 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1474 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1411.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3492.20 | —> 335-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16270 (21.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59034 (78.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20529 (34.77%) |
| Прилагательное | 7056 (11.95%) |
| Глагол | 12585 (21.32%) |
| Местоимение-существительное | 3886 (6.58%) |
| Местоименное прилагательное | 3120 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 880 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.30%) |
| Наречие | 3429 (5.81%) |
| Предикатив | 494 (0.84%) |
| Предлог | 7663 (12.98%) |
| Союз | 6024 (10.20%) |
| Междометие | 1116 (1.89%) |
| Вводное слово | 240 (0.41%) |
| Частица | 3958 (6.70%) |
| Причастие | 1416 (2.40%) |
| Деепричастие | 182 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26198 (44.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.09 |
| . точка | 75.41 |
| - тире | 19.81 |
| ! восклицательный знак | 0.81 |
| ? вопросительный знак | 6.51 |
| ... многоточие | 3.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 21.37 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 2.07 |
| ; точка с запятой | 1.23 |
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».
