Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536753 |
| Слов в произведении (СВП): | 78239 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.08 |
| СДП диалога, знаков: | 39.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9898 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9315 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 583 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1203.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2822.96 | —> 6087-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18950 (24.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59289 (75.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19830 (33.45%) |
| Прилагательное | 6334 (10.68%) |
| Глагол | 13001 (21.93%) |
| Местоимение-существительное | 6513 (10.99%) |
| Местоименное прилагательное | 3846 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 916 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.20%) |
| Наречие | 3364 (5.67%) |
| Предикатив | 740 (1.25%) |
| Предлог | 7161 (12.08%) |
| Союз | 6703 (11.31%) |
| Междометие | 1275 (2.15%) |
| Вводное слово | 259 (0.44%) |
| Частица | 4646 (7.84%) |
| Причастие | 1181 (1.99%) |
| Деепричастие | 210 (0.35%) |
| Служебных слов: | 30618 (51.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.99 |
| . точка | 101.89 |
| - тире | 32.62 |
| ! восклицательный знак | 11.90 |
| ? вопросительный знак | 20.21 |
| ... многоточие | 10.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.54 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.68 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
