Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 556994 |
| Слов в произведении (СВП): | 82955 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.08 |
| СДП диалога, знаков: | 54.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10120 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9691 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 429 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1226.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2851.74 | —> 5642-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20885 (25.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62070 (74.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19695 (31.73%) |
| Прилагательное | 7140 (11.50%) |
| Глагол | 14066 (22.66%) |
| Местоимение-существительное | 4905 (7.90%) |
| Местоименное прилагательное | 4277 (6.89%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1033 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 304 (0.49%) |
| Наречие | 4112 (6.62%) |
| Предикатив | 653 (1.05%) |
| Предлог | 7778 (12.53%) |
| Союз | 8762 (14.12%) |
| Междометие | 1427 (2.30%) |
| Вводное слово | 278 (0.45%) |
| Частица | 5779 (9.31%) |
| Причастие | 1445 (2.33%) |
| Деепричастие | 196 (0.32%) |
| Служебных слов: | 33411 (53.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.99 |
| . точка | 58.43 |
| - тире | 15.53 |
| ! восклицательный знак | 13.71 |
| ? вопросительный знак | 11.71 |
| ... многоточие | 8.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.60 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.39 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.12 |
| " кавычка | 8.15 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 11.13 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
