Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501141 |
| Слов в произведении (СВП): | 73507 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.14 |
| СДП диалога, знаков: | 37.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9903 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9469 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 434 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1336.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3092.38 | —> 2535-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15738 (21.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57769 (78.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20678 (35.79%) |
| Прилагательное | 7272 (12.59%) |
| Глагол | 13644 (23.62%) |
| Местоимение-существительное | 4774 (8.26%) |
| Местоименное прилагательное | 2726 (4.72%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 893 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.23%) |
| Наречие | 2961 (5.13%) |
| Предикатив | 484 (0.84%) |
| Предлог | 7585 (13.13%) |
| Союз | 4705 (8.14%) |
| Междометие | 872 (1.51%) |
| Вводное слово | 223 (0.39%) |
| Частица | 3924 (6.79%) |
| Причастие | 1184 (2.05%) |
| Деепричастие | 146 (0.25%) |
| Служебных слов: | 24971 (43.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.37 |
| . точка | 100.39 |
| - тире | 28.47 |
| ! восклицательный знак | 15.10 |
| ? вопросительный знак | 13.96 |
| ... многоточие | 2.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 6.34 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.05 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
