Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 527435 |
| Слов в произведении (СВП): | 73297 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.21 |
| СДП диалога, знаков: | 47.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7754 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7283 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1145.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2560.44 | —> 9824-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17193 (23.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56104 (76.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17359 (30.94%) |
| Прилагательное | 6548 (11.67%) |
| Глагол | 14441 (25.74%) |
| Местоимение-существительное | 5807 (10.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2752 (4.91%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 705 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.22%) |
| Наречие | 3727 (6.64%) |
| Предикатив | 546 (0.97%) |
| Предлог | 6482 (11.55%) |
| Союз | 5614 (10.01%) |
| Междометие | 1339 (2.39%) |
| Вводное слово | 281 (0.50%) |
| Частица | 4490 (8.00%) |
| Причастие | 814 (1.45%) |
| Деепричастие | 159 (0.28%) |
| Служебных слов: | 26933 (48.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.83 |
| . точка | 87.04 |
| - тире | 53.71 |
| ! восклицательный знак | 9.75 |
| ? вопросительный знак | 15.17 |
| ... многоточие | 16.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.29 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.28 |
| " кавычка | 3.71 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 7.16 |
| ; точка с запятой | 0.46 |
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».
