Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498557 |
| Слов в произведении (СВП): | 72284 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.09 |
| СДП диалога, знаков: | 43.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10651 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9956 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 695 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1323.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3154.20 | —> 1942-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16637 (23.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55647 (76.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17906 (32.18%) |
| Прилагательное | 7084 (12.73%) |
| Глагол | 12332 (22.16%) |
| Местоимение-существительное | 4653 (8.36%) |
| Местоименное прилагательное | 2417 (4.34%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1022 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 247 (0.44%) |
| Наречие | 3487 (6.27%) |
| Предикатив | 721 (1.30%) |
| Предлог | 6860 (12.33%) |
| Союз | 5758 (10.35%) |
| Междометие | 902 (1.62%) |
| Вводное слово | 292 (0.52%) |
| Частица | 5184 (9.32%) |
| Причастие | 1269 (2.28%) |
| Деепричастие | 221 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26307 (47.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.15 |
| . точка | 81.14 |
| - тире | 30.03 |
| ! восклицательный знак | 4.22 |
| ? вопросительный знак | 13.29 |
| ... многоточие | 12.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 9.73 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 6.88 |
| ; точка с запятой | 0.53 |
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».
