Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518280 |
| Слов в произведении (СВП): | 77539 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.76 |
| СДП диалога, знаков: | 37.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10068 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9294 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 774 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2866.02 | —> 5441-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17288 (22.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60251 (77.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19372 (32.15%) |
| Прилагательное | 5595 (9.29%) |
| Глагол | 15137 (25.12%) |
| Местоимение-существительное | 7007 (11.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2945 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 921 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 219 (0.36%) |
| Наречие | 3347 (5.56%) |
| Предикатив | 594 (0.99%) |
| Предлог | 7873 (13.07%) |
| Союз | 5796 (9.62%) |
| Междометие | 1262 (2.09%) |
| Вводное слово | 229 (0.38%) |
| Частица | 4702 (7.80%) |
| Причастие | 841 (1.40%) |
| Деепричастие | 146 (0.24%) |
| Служебных слов: | 29975 (49.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.95 |
| . точка | 94.95 |
| - тире | 32.72 |
| ! восклицательный знак | 14.55 |
| ? вопросительный знак | 10.82 |
| ... многоточие | 10.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.89 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 15.27 |
| () скобки | 1.11 |
| : двоеточие | 6.23 |
| ; точка с запятой | 0.53 |
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».
