Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518948 |
| Слов в произведении (СВП): | 78846 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.71 |
| СДП диалога, знаков: | 30.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7969 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7576 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 393 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1042.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2395.22 | —> 11254-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20501 (26.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58345 (74.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15953 (27.34%) |
| Прилагательное | 4914 (8.42%) |
| Глагол | 17559 (30.10%) |
| Местоимение-существительное | 7500 (12.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3332 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 704 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.23%) |
| Наречие | 4501 (7.71%) |
| Предикатив | 727 (1.25%) |
| Предлог | 6209 (10.64%) |
| Союз | 7547 (12.94%) |
| Междометие | 1356 (2.32%) |
| Вводное слово | 287 (0.49%) |
| Частица | 5606 (9.61%) |
| Причастие | 624 (1.07%) |
| Деепричастие | 185 (0.32%) |
| Служебных слов: | 32046 (54.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.61 |
| . точка | 89.38 |
| - тире | 37.16 |
| ! восклицательный знак | 22.08 |
| ? вопросительный знак | 17.84 |
| ... многоточие | 3.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 3.78 |
| () скобки | 1.24 |
| : двоеточие | 11.06 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
