Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555353 |
| Слов в произведении (СВП): | 83683 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.19 |
| СДП диалога, знаков: | 45.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10162 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9382 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 780 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2860.87 | —> 5512-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20814 (24.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62869 (75.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21377 (34.00%) |
| Прилагательное | 7715 (12.27%) |
| Глагол | 13886 (22.09%) |
| Местоимение-существительное | 5454 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 4604 (7.32%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1083 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 269 (0.43%) |
| Наречие | 3263 (5.19%) |
| Предикатив | 586 (0.93%) |
| Предлог | 7620 (12.12%) |
| Союз | 6659 (10.59%) |
| Междометие | 1641 (2.61%) |
| Вводное слово | 187 (0.30%) |
| Частица | 5597 (8.90%) |
| Причастие | 1342 (2.13%) |
| Деепричастие | 158 (0.25%) |
| Служебных слов: | 31931 (50.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.88 |
| . точка | 77.42 |
| - тире | 16.81 |
| ! восклицательный знак | 11.71 |
| ? вопросительный знак | 7.36 |
| ... многоточие | 5.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.27 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.25 |
| " кавычка | 8.91 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.93 |
| ; 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».
