Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518387 |
| Слов в произведении (СВП): | 75206 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.03 |
| СДП диалога, знаков: | 37.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11293 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10507 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 786 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1402.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3334.54 | —> 869-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15978 (21.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59228 (78.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20289 (34.26%) |
| Прилагательное | 6024 (10.17%) |
| Глагол | 14660 (24.75%) |
| Местоимение-существительное | 5647 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 2461 (4.16%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 697 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.24%) |
| Наречие | 3135 (5.29%) |
| Предикатив | 587 (0.99%) |
| Предлог | 7436 (12.55%) |
| Союз | 5425 (9.16%) |
| Междометие | 1159 (1.96%) |
| Вводное слово | 161 (0.27%) |
| Частица | 3982 (6.72%) |
| Причастие | 896 (1.51%) |
| Деепричастие | 178 (0.30%) |
| Служебных слов: | 26462 (44.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.54 |
| . точка | 98.74 |
| - тире | 35.25 |
| ! восклицательный знак | 17.26 |
| ? вопросительный знак | 15.53 |
| ... многоточие | 7.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 14.61 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.82 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
