Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567880 |
| Слов в произведении (СВП): | 85552 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.94 |
| СДП диалога, знаков: | 32.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8943 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8477 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 466 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1073.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2505.81 | —> 10413-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22058 (25.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63494 (74.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18001 (28.35%) |
| Прилагательное | 5962 (9.39%) |
| Глагол | 18238 (28.72%) |
| Местоимение-существительное | 7855 (12.37%) |
| Местоименное прилагательное | 3995 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 995 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.27%) |
| Наречие | 4203 (6.62%) |
| Предикатив | 794 (1.25%) |
| Предлог | 6524 (10.27%) |
| Союз | 8044 (12.67%) |
| Междометие | 1545 (2.43%) |
| Вводное слово | 252 (0.40%) |
| Частица | 5955 (9.38%) |
| Причастие | 717 (1.13%) |
| Деепричастие | 197 (0.31%) |
| Служебных слов: | 34389 (54.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.60 |
| . точка | 84.84 |
| - тире | 35.88 |
| ! восклицательный знак | 23.24 |
| ? вопросительный знак | 14.41 |
| ... многоточие | 4.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 3.10 |
| () скобки | 1.93 |
| : двоеточие | 9.70 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
