Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532945 |
| Слов в произведении (СВП): | 77146 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.27 |
| СДП диалога, знаков: | 50.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10088 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9524 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 564 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2954.01 | —> 4201-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18674 (24.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58472 (75.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18216 (31.15%) |
| Прилагательное | 7822 (13.38%) |
| Глагол | 13246 (22.65%) |
| Местоимение-существительное | 5433 (9.29%) |
| Местоименное прилагательное | 2813 (4.81%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 874 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.33%) |
| Наречие | 4051 (6.93%) |
| Предикатив | 794 (1.36%) |
| Предлог | 7628 (13.05%) |
| Союз | 6728 (11.51%) |
| Междометие | 1209 (2.07%) |
| Вводное слово | 179 (0.31%) |
| Частица | 6048 (10.34%) |
| Причастие | 972 (1.66%) |
| Деепричастие | 122 (0.21%) |
| Служебных слов: | 30188 (51.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.70 |
| . точка | 98.16 |
| - тире | 24.85 |
| ! восклицательный знак | 3.11 |
| ? вопросительный знак | 10.68 |
| ... многоточие | 3.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 9.41 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 1.78 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
