Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555380 |
| Слов в произведении (СВП): | 79313 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.19 |
| СДП диалога, знаков: | 43.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13074 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11390 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1684 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1427.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3482.35 | —> 358-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15630 (19.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63683 (80.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21790 (34.22%) |
| Прилагательное | 7492 (11.76%) |
| Глагол | 14172 (22.25%) |
| Местоимение-существительное | 4158 (6.53%) |
| Местоименное прилагательное | 2678 (4.21%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 775 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.27%) |
| Наречие | 3225 (5.06%) |
| Предикатив | 482 (0.76%) |
| Предлог | 7988 (12.54%) |
| Союз | 5484 (8.61%) |
| Междометие | 985 (1.55%) |
| Вводное слово | 155 (0.24%) |
| Частица | 3675 (5.77%) |
| Причастие | 1804 (2.83%) |
| Деепричастие | 254 (0.40%) |
| Служебных слов: | 25385 (39.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.84 |
| . точка | 79.03 |
| - тире | 37.02 |
| ! восклицательный знак | 11.23 |
| ? вопросительный знак | 9.03 |
| ... многоточие | 9.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 14.42 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 4.64 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
