Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 553524 |
| Слов в произведении (СВП): | 82629 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.66 |
| СДП диалога, знаков: | 40.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10841 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9850 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 991 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1230.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2932.42 | —> 4519-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19393 (23.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63236 (76.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19771 (31.27%) |
| Прилагательное | 6853 (10.84%) |
| Глагол | 14466 (22.88%) |
| Местоимение-существительное | 5361 (8.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3106 (4.91%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 788 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 204 (0.32%) |
| Наречие | 4384 (6.93%) |
| Предикатив | 595 (0.94%) |
| Предлог | 8281 (13.10%) |
| Союз | 7275 (11.50%) |
| Междометие | 1558 (2.46%) |
| Вводное слово | 266 (0.42%) |
| Частица | 5281 (8.35%) |
| Причастие | 671 (1.06%) |
| Деепричастие | 243 (0.38%) |
| Служебных слов: | 31383 (49.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.54 |
| . точка | 83.65 |
| - тире | 24.31 |
| ! восклицательный знак | 11.36 |
| ? вопросительный знак | 12.32 |
| ... многоточие | 30.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.65 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 25.12 |
| () скобки | 1.71 |
| : двоеточие | 12.54 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
