Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550921 |
| Слов в произведении (СВП): | 82542 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.22 |
| СДП диалога, знаков: | 51.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9145 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8307 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 838 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2771.19 | —> 6897-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17514 (21.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65028 (78.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21245 (32.67%) |
| Прилагательное | 7444 (11.45%) |
| Глагол | 13538 (20.82%) |
| Местоимение-существительное | 6032 (9.28%) |
| Местоименное прилагательное | 3989 (6.13%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1047 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.31%) |
| Наречие | 3080 (4.74%) |
| Предикатив | 585 (0.90%) |
| Предлог | 7905 (12.16%) |
| Союз | 7992 (12.29%) |
| Междометие | 1203 (1.85%) |
| Вводное слово | 161 (0.25%) |
| Частица | 3939 (6.06%) |
| Причастие | 939 (1.44%) |
| Деепричастие | 174 (0.27%) |
| Служебных слов: | 31417 (48.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.11 |
| . точка | 73.11 |
| - тире | 12.83 |
| ! восклицательный знак | 5.27 |
| ? вопросительный знак | 7.67 |
| ... многоточие | 0.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 5.65 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 4.89 |
| ; 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».
