Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 509494 |
| Слов в произведении (СВП): | 75422 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.55 |
| СДП диалога, знаков: | 54.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11593 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10363 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1230 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1344.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3243.70 | —> 1316-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19318 (25.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56104 (74.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17594 (31.36%) |
| Прилагательное | 6746 (12.02%) |
| Глагол | 12953 (23.09%) |
| Местоимение-существительное | 5850 (10.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2797 (4.99%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 675 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.26%) |
| Наречие | 3473 (6.19%) |
| Предикатив | 553 (0.99%) |
| Предлог | 7197 (12.83%) |
| Союз | 6846 (12.20%) |
| Междометие | 1260 (2.25%) |
| Вводное слово | 263 (0.47%) |
| Частица | 5800 (10.34%) |
| Причастие | 817 (1.46%) |
| Деепричастие | 223 (0.40%) |
| Служебных слов: | 30253 (53.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.08 |
| . точка | 49.65 |
| - тире | 26.19 |
| ! восклицательный знак | 16.77 |
| ? вопросительный знак | 13.42 |
| ... многоточие | 19.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.92 |
| " кавычка | 6.10 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 3.47 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
