Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 556499 |
| Слов в произведении (СВП): | 83108 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.32 |
| СДП диалога, знаков: | 53.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8184 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7840 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 344 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1076.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2434.99 | —> 11024-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19392 (23.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63716 (76.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21266 (33.38%) |
| Прилагательное | 6209 (9.74%) |
| Глагол | 15748 (24.72%) |
| Местоимение-существительное | 7315 (11.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3554 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 770 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.18%) |
| Наречие | 3798 (5.96%) |
| Предикатив | 607 (0.95%) |
| Предлог | 8119 (12.74%) |
| Союз | 6529 (10.25%) |
| Междометие | 1402 (2.20%) |
| Вводное слово | 199 (0.31%) |
| Частица | 5285 (8.29%) |
| Причастие | 843 (1.32%) |
| Деепричастие | 196 (0.31%) |
| Служебных слов: | 32612 (51.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.94 |
| . точка | 74.89 |
| - тире | 29.84 |
| ! восклицательный знак | 11.96 |
| ? вопросительный знак | 12.09 |
| ... многоточие | 4.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.67 |
| " кавычка | 3.42 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 1.09 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
