Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483991 |
| Слов в произведении (СВП): | 69189 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.86 |
| СДП диалога, знаков: | 48.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7881 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7144 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 737 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1156.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2570.36 | —> 9707-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15878 (22.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53311 (77.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17473 (32.78%) |
| Прилагательное | 6142 (11.52%) |
| Глагол | 11707 (21.96%) |
| Местоимение-существительное | 4330 (8.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3321 (6.23%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 662 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.38%) |
| Наречие | 3093 (5.80%) |
| Предикатив | 579 (1.09%) |
| Предлог | 6477 (12.15%) |
| Союз | 5476 (10.27%) |
| Междометие | 1314 (2.46%) |
| Вводное слово | 238 (0.45%) |
| Частица | 4474 (8.39%) |
| Причастие | 1163 (2.18%) |
| Деепричастие | 164 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25808 (48.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.86 |
| . точка | 78.87 |
| - тире | 21.38 |
| ! восклицательный знак | 12.66 |
| ? вопросительный знак | 8.27 |
| ... многоточие | 14.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.81 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.65 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 12.91 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 4.29 |
| ; точка с запятой | 0.42 |
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».
