Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 495539 |
| Слов в произведении (СВП): | 69126 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.87 |
| СДП диалога, знаков: | 54.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10074 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9566 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 508 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1344.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3188.56 | —> 1668-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12378 (17.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56748 (82.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20649 (36.39%) |
| Прилагательное | 6818 (12.01%) |
| Глагол | 12051 (21.24%) |
| Местоимение-существительное | 4369 (7.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2312 (4.07%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1011 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.36%) |
| Наречие | 2444 (4.31%) |
| Предикатив | 412 (0.73%) |
| Предлог | 7749 (13.66%) |
| Союз | 3361 (5.92%) |
| Междометие | 842 (1.48%) |
| Вводное слово | 95 (0.17%) |
| Частица | 2690 (4.74%) |
| Причастие | 1545 (2.72%) |
| Деепричастие | 174 (0.31%) |
| Служебных слов: | 21601 (38.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.54 |
| . точка | 85.15 |
| - тире | 27.10 |
| ! восклицательный знак | 2.76 |
| ? вопросительный знак | 8.12 |
| ... многоточие | 16.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.81 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.67 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 13.02 |
| () скобки | 2.18 |
| : двоеточие | 8.16 |
| ; точка с запятой | 0.33 |
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».
