Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 528855 |
| Слов в произведении (СВП): | 70189 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.38 |
| СДП диалога, знаков: | 39.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8941 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8510 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 431 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1342.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3060.10 | —> 2870-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13140 (18.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57049 (81.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19961 (34.99%) |
| Прилагательное | 7681 (13.46%) |
| Глагол | 13602 (23.84%) |
| Местоимение-существительное | 4455 (7.81%) |
| Местоименное прилагательное | 2063 (3.62%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 821 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.30%) |
| Наречие | 2909 (5.10%) |
| Предикатив | 490 (0.86%) |
| Предлог | 6251 (10.96%) |
| Союз | 3185 (5.58%) |
| Междометие | 906 (1.59%) |
| Вводное слово | 113 (0.20%) |
| Частица | 3457 (6.06%) |
| Причастие | 1649 (2.89%) |
| Деепричастие | 158 (0.28%) |
| Служебных слов: | 20600 (36.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.96 |
| . точка | 87.02 |
| - тире | 32.74 |
| ! восклицательный знак | 25.53 |
| ? вопросительный знак | 14.96 |
| ... многоточие | 3.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.82 |
| " кавычка | 18.01 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 3.53 |
| ; 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».
