Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532961 |
| Слов в произведении (СВП): | 73965 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 114.58 |
| СДП диалога, знаков: | 74.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10780 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9992 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 788 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1327.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3156.22 | —> 1917-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18311 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55654 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18122 (32.56%) |
| Прилагательное | 7549 (13.56%) |
| Глагол | 10526 (18.91%) |
| Местоимение-существительное | 4315 (7.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3600 (6.47%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 972 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.44%) |
| Наречие | 3999 (7.19%) |
| Предикатив | 664 (1.19%) |
| Предлог | 7084 (12.73%) |
| Союз | 6912 (12.42%) |
| Междометие | 1083 (1.95%) |
| Вводное слово | 310 (0.56%) |
| Частица | 5345 (9.60%) |
| Причастие | 1581 (2.84%) |
| Деепричастие | 191 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28860 (51.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.47 |
| . точка | 59.96 |
| - тире | 24.28 |
| ! восклицательный знак | 1.99 |
| ? вопросительный знак | 7.25 |
| ... многоточие | 7.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 26.81 |
| () скобки | 2.37 |
| : двоеточие | 1.50 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
