Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 511401 |
| Слов в произведении (СВП): | 73842 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.91 |
| СДП диалога, знаков: | 47.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8332 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7617 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 715 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2672.83 | —> 8441-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18144 (24.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55698 (75.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16534 (29.69%) |
| Прилагательное | 7367 (13.23%) |
| Глагол | 12460 (22.37%) |
| Местоимение-существительное | 6007 (10.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3265 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 507 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.18%) |
| Наречие | 3700 (6.64%) |
| Предикатив | 683 (1.23%) |
| Предлог | 5639 (10.12%) |
| Союз | 6145 (11.03%) |
| Междометие | 1331 (2.39%) |
| Вводное слово | 219 (0.39%) |
| Частица | 5069 (9.10%) |
| Причастие | 1839 (3.30%) |
| Деепричастие | 218 (0.39%) |
| Служебных слов: | 27903 (50.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.16 |
| . точка | 81.84 |
| - тире | 39.23 |
| ! восклицательный знак | 6.30 |
| ? вопросительный знак | 12.46 |
| ... многоточие | 8.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.24 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 9.37 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 0.92 |
| ; точка с запятой | 3.64 |
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».
