Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565235 |
| Слов в произведении (СВП): | 79427 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.08 |
| СДП диалога, знаков: | 48.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11435 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9653 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1782 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1249.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3013.22 | —> 3415-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17812 (22.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61615 (77.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21442 (34.80%) |
| Прилагательное | 5408 (8.78%) |
| Глагол | 15906 (25.82%) |
| Местоимение-существительное | 3937 (6.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2422 (3.93%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 959 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.31%) |
| Наречие | 2750 (4.46%) |
| Предикатив | 587 (0.95%) |
| Предлог | 6947 (11.27%) |
| Союз | 7020 (11.39%) |
| Междометие | 1152 (1.87%) |
| Вводное слово | 157 (0.25%) |
| Частица | 5752 (9.34%) |
| Причастие | 842 (1.37%) |
| Деепричастие | 205 (0.33%) |
| Служебных слов: | 27615 (44.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 154.25 |
| . точка | 76.02 |
| - тире | 55.62 |
| ! восклицательный знак | 13.89 |
| ? вопросительный знак | 16.47 |
| ... многоточие | 15.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 5.33 |
| () скобки | 1.35 |
| : двоеточие | 5.36 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
