Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517455 |
| Слов в произведении (СВП): | 77669 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.38 |
| СДП диалога, знаков: | 44.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8506 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8051 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 455 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1060.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2432.04 | —> 11046-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18843 (24.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58826 (75.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17459 (29.68%) |
| Прилагательное | 6502 (11.05%) |
| Глагол | 14044 (23.87%) |
| Местоимение-существительное | 8407 (14.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3449 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 942 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 202 (0.34%) |
| Наречие | 3276 (5.57%) |
| Предикатив | 723 (1.23%) |
| Предлог | 6174 (10.50%) |
| Союз | 6619 (11.25%) |
| Междометие | 1479 (2.51%) |
| Вводное слово | 305 (0.52%) |
| Частица | 5291 (8.99%) |
| Причастие | 745 (1.27%) |
| Деепричастие | 154 (0.26%) |
| Служебных слов: | 31893 (54.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.23 |
| . точка | 98.34 |
| - тире | 22.67 |
| ! восклицательный знак | 4.25 |
| ? вопросительный знак | 20.27 |
| ... многоточие | 10.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 9.53 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 3.70 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
