Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537112 |
| Слов в произведении (СВП): | 73416 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.9 |
| СДП диалога, знаков: | 39.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13480 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11858 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1622 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1514.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3746.15 | —> 66-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13399 (18.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60017 (81.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21195 (35.32%) |
| Прилагательное | 7003 (11.67%) |
| Глагол | 13752 (22.91%) |
| Местоимение-существительное | 3597 (5.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2133 (3.55%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 801 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 201 (0.33%) |
| Наречие | 2593 (4.32%) |
| Предикатив | 354 (0.59%) |
| Предлог | 7416 (12.36%) |
| Союз | 5207 (8.68%) |
| Междометие | 851 (1.42%) |
| Вводное слово | 100 (0.17%) |
| Частица | 3043 (5.07%) |
| Причастие | 1393 (2.32%) |
| Деепричастие | 253 (0.42%) |
| Служебных слов: | 22607 (37.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.91 |
| . точка | 71.77 |
| - тире | 46.80 |
| ! восклицательный знак | 25.53 |
| ? вопросительный знак | 9.52 |
| ... многоточие | 12.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.90 |
| " кавычка | 29.27 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 5.86 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
