Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 520839 |
| Слов в произведении (СВП): | 75899 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.51 |
| СДП диалога, знаков: | 58.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8819 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8431 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 388 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2695.72 | —> 8099-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19329 (25.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56570 (74.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15821 (27.97%) |
| Прилагательное | 6222 (11.00%) |
| Глагол | 14534 (25.69%) |
| Местоимение-существительное | 6746 (11.92%) |
| Местоименное прилагательное | 2953 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 829 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.32%) |
| Наречие | 4377 (7.74%) |
| Предикатив | 679 (1.20%) |
| Предлог | 6680 (11.81%) |
| Союз | 7488 (13.24%) |
| Междометие | 1122 (1.98%) |
| Вводное слово | 274 (0.48%) |
| Частица | 5387 (9.52%) |
| Причастие | 1114 (1.97%) |
| Деепричастие | 221 (0.39%) |
| Служебных слов: | 30882 (54.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.97 |
| . точка | 68.97 |
| - тире | 30.03 |
| ! восклицательный знак | 5.11 |
| ? вопросительный знак | 14.45 |
| ... многоточие | 8.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 4.03 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.39 |
| ; 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».
