Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 511714 |
| Слов в произведении (СВП): | 77790 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.92 |
| СДП диалога, знаков: | 30.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9445 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8815 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 630 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2838.12 | —> 5848-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14698 (18.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63092 (81.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20443 (32.40%) |
| Прилагательное | 5214 (8.26%) |
| Глагол | 18171 (28.80%) |
| Местоимение-существительное | 4531 (7.18%) |
| Местоименное прилагательное | 2486 (3.94%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 736 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.24%) |
| Наречие | 2893 (4.59%) |
| Предикатив | 604 (0.96%) |
| Предлог | 7378 (11.69%) |
| Союз | 5134 (8.14%) |
| Междометие | 1291 (2.05%) |
| Вводное слово | 121 (0.19%) |
| Частица | 4123 (6.53%) |
| Причастие | 779 (1.23%) |
| Деепричастие | 178 (0.28%) |
| Служебных слов: | 25262 (40.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.28 |
| . точка | 108.05 |
| - тире | 40.88 |
| ! восклицательный знак | 24.37 |
| ? вопросительный знак | 14.42 |
| ... многоточие | 11.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.46 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 5.81 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 7.74 |
| ; точка с запятой | 0.66 |
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».
