Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504419 |
| Слов в произведении (СВП): | 75251 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.34 |
| СДП диалога, знаков: | 33.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10719 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9834 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 885 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1283.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3068.81 | —> 2788-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17087 (22.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58164 (77.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19150 (32.92%) |
| Прилагательное | 6442 (11.08%) |
| Глагол | 13996 (24.06%) |
| Местоимение-существительное | 5887 (10.12%) |
| Местоименное прилагательное | 2627 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 861 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 232 (0.40%) |
| Наречие | 3628 (6.24%) |
| Предикатив | 530 (0.91%) |
| Предлог | 7523 (12.93%) |
| Союз | 5881 (10.11%) |
| Междометие | 1123 (1.93%) |
| Вводное слово | 248 (0.43%) |
| Частица | 4397 (7.56%) |
| Причастие | 805 (1.38%) |
| Деепричастие | 189 (0.32%) |
| Служебных слов: | 27890 (47.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.37 |
| . точка | 98.30 |
| - тире | 23.12 |
| ! восклицательный знак | 9.09 |
| ? вопросительный знак | 6.56 |
| ... многоточие | 5.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.49 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 22.46 |
| () скобки | 1.28 |
| : двоеточие | 6.46 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
