Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492951 |
| Слов в произведении (СВП): | 72290 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.2 |
| СДП диалога, знаков: | 57.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11189 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10061 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1128 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1371.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3299.10 | —> 1020-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17188 (23.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55102 (76.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17055 (30.95%) |
| Прилагательное | 7140 (12.96%) |
| Глагол | 12717 (23.08%) |
| Местоимение-существительное | 6190 (11.23%) |
| Местоименное прилагательное | 2728 (4.95%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 713 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.25%) |
| Наречие | 3491 (6.34%) |
| Предикатив | 607 (1.10%) |
| Предлог | 6323 (11.48%) |
| Союз | 5362 (9.73%) |
| Междометие | 1288 (2.34%) |
| Вводное слово | 256 (0.46%) |
| Частица | 4747 (8.61%) |
| Причастие | 983 (1.78%) |
| Деепричастие | 239 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27150 (49.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.08 |
| . точка | 52.01 |
| - тире | 22.20 |
| ! восклицательный знак | 19.02 |
| ? вопросительный знак | 9.93 |
| ... многоточие | 28.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.35 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.11 |
| " кавычка | 5.31 |
| () скобки | 0.93 |
| : двоеточие | 3.58 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
