Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518892 |
| Слов в произведении (СВП): | 71408 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.79 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 119.33 |
| СДП диалога, знаков: | 59.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11910 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10876 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1034 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1448.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3496.28 | —> 328-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15346 (21.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56062 (78.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20501 (36.57%) |
| Прилагательное | 8374 (14.94%) |
| Глагол | 10705 (19.09%) |
| Местоимение-существительное | 3020 (5.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2333 (4.16%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 822 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.34%) |
| Наречие | 3223 (5.75%) |
| Предикатив | 530 (0.95%) |
| Предлог | 7823 (13.95%) |
| Союз | 5302 (9.46%) |
| Междометие | 1041 (1.86%) |
| Вводное слово | 202 (0.36%) |
| Частица | 3968 (7.08%) |
| Причастие | 1075 (1.92%) |
| Деепричастие | 185 (0.33%) |
| Служебных слов: | 23882 (42.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.39 |
| . точка | 56.38 |
| - тире | 26.27 |
| ! восклицательный знак | 11.23 |
| ? вопросительный знак | 6.47 |
| ... многоточие | 5.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.09 |
| " кавычка | 34.30 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 4.83 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
