Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521790 |
| Слов в произведении (СВП): | 74814 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.1 |
| СДП диалога, знаков: | 59.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8576 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8242 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 334 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1222.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2758.35 | —> 7104-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17849 (23.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56965 (76.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16245 (28.52%) |
| Прилагательное | 6299 (11.06%) |
| Глагол | 14297 (25.10%) |
| Местоимение-существительное | 6439 (11.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2960 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 893 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 213 (0.37%) |
| Наречие | 3831 (6.73%) |
| Предикатив | 534 (0.94%) |
| Предлог | 6753 (11.85%) |
| Союз | 7151 (12.55%) |
| Междометие | 1115 (1.96%) |
| Вводное слово | 175 (0.31%) |
| Частица | 4988 (8.76%) |
| Причастие | 1257 (2.21%) |
| Деепричастие | 303 (0.53%) |
| Служебных слов: | 29892 (52.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.57 |
| . точка | 70.08 |
| - тире | 25.36 |
| ! восклицательный знак | 4.08 |
| ? вопросительный знак | 9.26 |
| ... многоточие | 3.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 0.91 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.74 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
