Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555848 |
| Слов в произведении (СВП): | 83371 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.46 |
| СДП диалога, знаков: | 48.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10915 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9768 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1147 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1206.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2886.79 | —> 5154-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21251 (25.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62120 (74.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21228 (34.17%) |
| Прилагательное | 6297 (10.14%) |
| Глагол | 13932 (22.43%) |
| Местоимение-существительное | 4400 (7.08%) |
| Местоименное прилагательное | 3451 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 821 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.37%) |
| Наречие | 3648 (5.87%) |
| Предикатив | 693 (1.12%) |
| Предлог | 7842 (12.62%) |
| Союз | 8385 (13.50%) |
| Междометие | 1347 (2.17%) |
| Вводное слово | 293 (0.47%) |
| Частица | 6733 (10.84%) |
| Причастие | 1125 (1.81%) |
| Деепричастие | 212 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32679 (52.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.48 |
| . точка | 45.78 |
| - тире | 27.88 |
| ! восклицательный знак | 19.79 |
| ? вопросительный знак | 12.34 |
| ... многоточие | 15.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.65 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 14.20 |
| () скобки | 2.21 |
| : двоеточие | 5.48 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
