Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536141 |
| Слов в произведении (СВП): | 79573 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.07 |
| СДП диалога, знаков: | 48.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9128 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8641 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 487 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1216.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2780.40 | —> 6751-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19569 (24.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60004 (75.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17575 (29.29%) |
| Прилагательное | 6988 (11.65%) |
| Глагол | 13663 (22.77%) |
| Местоимение-существительное | 5212 (8.69%) |
| Местоименное прилагательное | 4130 (6.88%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1008 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 208 (0.35%) |
| Наречие | 3742 (6.24%) |
| Предикатив | 575 (0.96%) |
| Предлог | 7605 (12.67%) |
| Союз | 8103 (13.50%) |
| Междометие | 1274 (2.12%) |
| Вводное слово | 207 (0.34%) |
| Частица | 5362 (8.94%) |
| Причастие | 1361 (2.27%) |
| Деепричастие | 191 (0.32%) |
| Служебных слов: | 32099 (53.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 81.84 |
| . точка | 60.18 |
| - тире | 16.92 |
| ! восклицательный знак | 17.52 |
| ? вопросительный знак | 9.68 |
| ... многоточие | 12.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.45 |
| " кавычка | 7.64 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 10.64 |
| ; 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».
