Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 497541 |
| Слов в произведении (СВП): | 72629 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.11 |
| СДП диалога, знаков: | 47.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9290 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8854 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 436 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2922.33 | —> 4673-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15362 (21.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57267 (78.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19444 (33.95%) |
| Прилагательное | 6529 (11.40%) |
| Глагол | 12936 (22.59%) |
| Местоимение-существительное | 6046 (10.56%) |
| Местоименное прилагательное | 2932 (5.12%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 916 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.26%) |
| Наречие | 3017 (5.27%) |
| Предикатив | 571 (1.00%) |
| Предлог | 7034 (12.28%) |
| Союз | 4989 (8.71%) |
| Междометие | 885 (1.55%) |
| Вводное слово | 139 (0.24%) |
| Частица | 3828 (6.68%) |
| Причастие | 1011 (1.77%) |
| Деепричастие | 461 (0.81%) |
| Служебных слов: | 26323 (45.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.39 |
| . точка | 80.02 |
| - тире | 19.37 |
| ! восклицательный знак | 11.04 |
| ? вопросительный знак | 9.16 |
| ... многоточие | 5.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.43 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 13.81 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 9.25 |
| ; точка с запятой | 2.12 |
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».
