Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 522232 |
| Слов в произведении (СВП): | 77890 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 91.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.22 |
| СДП диалога, знаков: | 67.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9246 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8659 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 587 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2703.04 | —> 7978-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22003 (28.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55887 (71.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18353 (32.84%) |
| Прилагательное | 6613 (11.83%) |
| Глагол | 12539 (22.44%) |
| Местоимение-существительное | 4552 (8.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3910 (7.00%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1176 (2.10%) |
| Числительное (порядковое) | 434 (0.78%) |
| Наречие | 4437 (7.94%) |
| Предикатив | 709 (1.27%) |
| Предлог | 7396 (13.23%) |
| Союз | 7438 (13.31%) |
| Междометие | 1475 (2.64%) |
| Вводное слово | 463 (0.83%) |
| Частица | 5867 (10.50%) |
| Причастие | 976 (1.75%) |
| Деепричастие | 185 (0.33%) |
| Служебных слов: | 31290 (55.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.05 |
| . точка | 59.88 |
| - тире | 18.82 |
| ! восклицательный знак | 3.90 |
| ? вопросительный знак | 6.79 |
| ... многоточие | 1.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 7.50 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 1.84 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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».
