Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 509121 |
| Слов в произведении (СВП): | 71650 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.46 |
| СДП диалога, знаков: | 48.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8323 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7639 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 684 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2694.89 | —> 8108-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17563 (24.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54087 (75.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15728 (29.08%) |
| Прилагательное | 5933 (10.97%) |
| Глагол | 13041 (24.11%) |
| Местоимение-существительное | 5827 (10.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3729 (6.89%) |
| Местоимение-предикатив | 33 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 816 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.25%) |
| Наречие | 3683 (6.81%) |
| Предикатив | 699 (1.29%) |
| Предлог | 6255 (11.56%) |
| Союз | 5862 (10.84%) |
| Междометие | 1223 (2.26%) |
| Вводное слово | 179 (0.33%) |
| Частица | 4778 (8.83%) |
| Причастие | 1133 (2.09%) |
| Деепричастие | 196 (0.36%) |
| Служебных слов: | 28082 (51.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.83 |
| . точка | 86.60 |
| - тире | 43.88 |
| ! восклицательный знак | 9.64 |
| ? вопросительный знак | 11.18 |
| ... многоточие | 7.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.42 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.35 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.59 |
| " кавычка | 6.07 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.02 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
