Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496374 |
| Слов в произведении (СВП): | 73178 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.39 |
| СДП диалога, знаков: | 56.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8764 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8283 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 481 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2782.49 | —> 6715-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17137 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56041 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17684 (31.56%) |
| Прилагательное | 7368 (13.15%) |
| Глагол | 13331 (23.79%) |
| Местоимение-существительное | 4405 (7.86%) |
| Местоименное прилагательное | 2987 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 841 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.26%) |
| Наречие | 3509 (6.26%) |
| Предикатив | 470 (0.84%) |
| Предлог | 7096 (12.66%) |
| Союз | 6420 (11.46%) |
| Междометие | 1176 (2.10%) |
| Вводное слово | 268 (0.48%) |
| Частица | 4502 (8.03%) |
| Причастие | 714 (1.27%) |
| Деепричастие | 174 (0.31%) |
| Служебных слов: | 27041 (48.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.95 |
| . точка | 71.98 |
| - тире | 35.71 |
| ! восклицательный знак | 4.97 |
| ? вопросительный знак | 6.41 |
| ... многоточие | 13.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 10.84 |
| () скобки | 2.41 |
| : двоеточие | 4.62 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
