Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 551885 |
| Слов в произведении (СВП): | 79154 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.47 |
| СДП диалога, знаков: | 52.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8707 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8144 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 563 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2756.71 | —> 7136-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17016 (21.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62138 (78.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20246 (32.58%) |
| Прилагательное | 6636 (10.68%) |
| Глагол | 14507 (23.35%) |
| Местоимение-существительное | 5870 (9.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3559 (5.73%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 857 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 267 (0.43%) |
| Наречие | 3256 (5.24%) |
| Предикатив | 485 (0.78%) |
| Предлог | 7778 (12.52%) |
| Союз | 5687 (9.15%) |
| Междометие | 1226 (1.97%) |
| Вводное слово | 143 (0.23%) |
| Частица | 4382 (7.05%) |
| Причастие | 1425 (2.29%) |
| Деепричастие | 178 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28833 (46.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.03 |
| . точка | 83.39 |
| - тире | 29.98 |
| ! восклицательный знак | 3.95 |
| ? вопросительный знак | 9.99 |
| ... многоточие | 7.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 5.69 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.54 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
