Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536217 |
| Слов в произведении (СВП): | 74893 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.26 |
| СДП диалога, знаков: | 52.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7971 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7460 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 511 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2585.64 | —> 9515-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16101 (21.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58792 (78.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17667 (30.05%) |
| Прилагательное | 6211 (10.56%) |
| Глагол | 15215 (25.88%) |
| Местоимение-существительное | 5059 (8.60%) |
| Местоименное прилагательное | 2867 (4.88%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 859 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 318 (0.54%) |
| Наречие | 3497 (5.95%) |
| Предикатив | 407 (0.69%) |
| Предлог | 7061 (12.01%) |
| Союз | 5623 (9.56%) |
| Междометие | 1229 (2.09%) |
| Вводное слово | 138 (0.23%) |
| Частица | 4107 (6.99%) |
| Причастие | 935 (1.59%) |
| Деепричастие | 189 (0.32%) |
| Служебных слов: | 26282 (44.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.97 |
| . точка | 75.72 |
| - тире | 44.65 |
| ! восклицательный знак | 11.42 |
| ? вопросительный знак | 11.59 |
| ... многоточие | 10.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 5.18 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 6.73 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
