Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491679 |
| Слов в произведении (СВП): | 72962 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.86 |
| СДП диалога, знаков: | 33.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10209 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9135 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1074 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3049.41 | —> 2992-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15631 (21.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57331 (78.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16989 (29.63%) |
| Прилагательное | 6019 (10.50%) |
| Глагол | 14268 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 5906 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2922 (5.10%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 904 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.20%) |
| Наречие | 3021 (5.27%) |
| Предикатив | 471 (0.82%) |
| Предлог | 6396 (11.16%) |
| Союз | 5287 (9.22%) |
| Междометие | 1253 (2.19%) |
| Вводное слово | 158 (0.28%) |
| Частица | 4305 (7.51%) |
| Причастие | 1171 (2.04%) |
| Деепричастие | 157 (0.27%) |
| Служебных слов: | 26391 (46.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.41 |
| . точка | 90.01 |
| - тире | 23.16 |
| ! восклицательный знак | 32.88 |
| ? вопросительный знак | 14.56 |
| ... многоточие | 4.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.60 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 6.72 |
| () скобки | 0.60 |
| : двоеточие | 4.02 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
