Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 615923 |
| Слов в произведении (СВП): | 84493 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.21 |
| СДП диалога, знаков: | 61.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8408 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7993 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 415 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2684.45 | —> 8270-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18169 (21.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66324 (78.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20194 (30.45%) |
| Прилагательное | 7812 (11.78%) |
| Глагол | 15859 (23.91%) |
| Местоимение-существительное | 5961 (8.99%) |
| Местоименное прилагательное | 3550 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 738 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.22%) |
| Наречие | 4089 (6.17%) |
| Предикатив | 548 (0.83%) |
| Предлог | 7946 (11.98%) |
| Союз | 5913 (8.92%) |
| Междометие | 1192 (1.80%) |
| Вводное слово | 139 (0.21%) |
| Частица | 5133 (7.74%) |
| Причастие | 1840 (2.77%) |
| Деепричастие | 343 (0.52%) |
| Служебных слов: | 30189 (45.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.83 |
| . точка | 74.16 |
| - тире | 51.61 |
| ! восклицательный знак | 9.69 |
| ? вопросительный знак | 8.97 |
| ... многоточие | 6.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 6.15 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.29 |
| ; точка с запятой | 0.69 |
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».
