Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534856 |
| Слов в произведении (СВП): | 80025 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.48 |
| СДП диалога, знаков: | 40.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10585 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9646 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 939 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2693.65 | —> 8122-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21684 (27.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58341 (72.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16852 (28.89%) |
| Прилагательное | 6563 (11.25%) |
| Глагол | 14241 (24.41%) |
| Местоимение-существительное | 8489 (14.55%) |
| Местоименное прилагательное | 3640 (6.24%) |
| Местоимение-предикатив | 37 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 1002 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 280 (0.48%) |
| Наречие | 4454 (7.63%) |
| Предикатив | 930 (1.59%) |
| Предлог | 6709 (11.50%) |
| Союз | 6861 (11.76%) |
| Междометие | 1521 (2.61%) |
| Вводное слово | 382 (0.65%) |
| Частица | 5748 (9.85%) |
| Причастие | 729 (1.25%) |
| Деепричастие | 170 (0.29%) |
| Служебных слов: | 33557 (57.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.10 |
| . точка | 84.74 |
| - тире | 35.74 |
| ! восклицательный знак | 7.89 |
| ? вопросительный знак | 17.06 |
| ... многоточие | 9.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 7.56 |
| () скобки | 0.82 |
| : двоеточие | 3.86 |
| ; точка с запятой | 2.69 |
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».
