Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 519339 |
| Слов в произведении (СВП): | 71638 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 106.24 |
| СДП диалога, знаков: | 71.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8894 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8317 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 577 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2927.97 | —> 4582-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16478 (23.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55160 (77.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16086 (29.16%) |
| Прилагательное | 6443 (11.68%) |
| Глагол | 13008 (23.58%) |
| Местоимение-существительное | 4891 (8.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3190 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 730 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.29%) |
| Наречие | 4021 (7.29%) |
| Предикатив | 581 (1.05%) |
| Предлог | 6415 (11.63%) |
| Союз | 5922 (10.74%) |
| Междометие | 1035 (1.88%) |
| Вводное слово | 168 (0.30%) |
| Частица | 4828 (8.75%) |
| Причастие | 1574 (2.85%) |
| Деепричастие | 244 (0.44%) |
| Служебных слов: | 26705 (48.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.71 |
| . точка | 61.27 |
| - тире | 28.04 |
| ! восклицательный знак | 4.13 |
| ? вопросительный знак | 8.42 |
| ... многоточие | 21.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.65 |
| " кавычка | 1.65 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.09 |
| ; точка с запятой | 1.06 |
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».
