Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531622 |
| Слов в произведении (СВП): | 78370 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.11 |
| СДП диалога, знаков: | 40.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10338 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9517 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 821 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1220.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2891.83 | —> 5080-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18060 (23.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60310 (76.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19106 (31.68%) |
| Прилагательное | 6792 (11.26%) |
| Глагол | 14139 (23.44%) |
| Местоимение-существительное | 6029 (10.00%) |
| Местоименное прилагательное | 2642 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 706 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.18%) |
| Наречие | 4330 (7.18%) |
| Предикатив | 605 (1.00%) |
| Предлог | 7537 (12.50%) |
| Союз | 6720 (11.14%) |
| Междометие | 1385 (2.30%) |
| Вводное слово | 217 (0.36%) |
| Частица | 4890 (8.11%) |
| Причастие | 821 (1.36%) |
| Деепричастие | 129 (0.21%) |
| Служебных слов: | 29552 (49.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.36 |
| . точка | 89.40 |
| - тире | 28.17 |
| ! восклицательный знак | 9.03 |
| ? вопросительный знак | 12.01 |
| ... многоточие | 34.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.83 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.77 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 22.52 |
| () скобки | 5.37 |
| : двоеточие | 9.93 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
