Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 494895 |
| Слов в произведении (СВП): | 73203 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.19 |
| СДП диалога, знаков: | 46.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8062 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7656 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 406 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1118.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2495.98 | —> 10506-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17676 (24.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55527 (75.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17210 (30.99%) |
| Прилагательное | 5492 (9.89%) |
| Глагол | 13956 (25.13%) |
| Местоимение-существительное | 6114 (11.01%) |
| Местоименное прилагательное | 3640 (6.56%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 842 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.28%) |
| Наречие | 3300 (5.94%) |
| Предикатив | 430 (0.77%) |
| Предлог | 6916 (12.46%) |
| Союз | 6137 (11.05%) |
| Междометие | 1284 (2.31%) |
| Вводное слово | 133 (0.24%) |
| Частица | 4550 (8.19%) |
| Причастие | 980 (1.76%) |
| Деепричастие | 282 (0.51%) |
| Служебных слов: | 29069 (52.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.31 |
| . точка | 82.25 |
| - тире | 21.21 |
| ! восклицательный знак | 4.14 |
| ? вопросительный знак | 11.75 |
| ... многоточие | 12.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 7.95 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 3.39 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
