Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 535474 |
| Слов в произведении (СВП): | 74467 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.61 |
| СДП диалога, знаков: | 40.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9469 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8768 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1221.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2853.35 | —> 5616-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17183 (23.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57284 (76.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19489 (34.02%) |
| Прилагательное | 7142 (12.47%) |
| Глагол | 12863 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 4391 (7.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2994 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 737 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.19%) |
| Наречие | 3516 (6.14%) |
| Предикатив | 660 (1.15%) |
| Предлог | 6965 (12.16%) |
| Союз | 5724 (9.99%) |
| Междометие | 1187 (2.07%) |
| Вводное слово | 314 (0.55%) |
| Частица | 4875 (8.51%) |
| Причастие | 1584 (2.77%) |
| Деепричастие | 173 (0.30%) |
| Служебных слов: | 26631 (46.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.66 |
| . точка | 112.53 |
| - тире | 37.40 |
| ! восклицательный знак | 6.77 |
| ? вопросительный знак | 14.62 |
| ... многоточие | 6.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 32.93 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 5.69 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
