Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531219 |
| Слов в произведении (СВП): | 76326 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.06 |
| СДП диалога, знаков: | 37.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8368 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7994 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 374 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1212.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2729.60 | —> 7565-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18431 (24.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57895 (75.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17506 (30.24%) |
| Прилагательное | 6339 (10.95%) |
| Глагол | 14973 (25.86%) |
| Местоимение-существительное | 5579 (9.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2925 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 630 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.42%) |
| Наречие | 3532 (6.10%) |
| Предикатив | 636 (1.10%) |
| Предлог | 6175 (10.67%) |
| Союз | 6788 (11.72%) |
| Междометие | 1653 (2.86%) |
| Вводное слово | 284 (0.49%) |
| Частица | 5412 (9.35%) |
| Причастие | 852 (1.47%) |
| Деепричастие | 155 (0.27%) |
| Служебных слов: | 28981 (50.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.51 |
| . точка | 94.42 |
| - тире | 41.06 |
| ! восклицательный знак | 16.40 |
| ? вопросительный знак | 17.22 |
| ... многоточие | 18.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.09 |
| " кавычка | 6.17 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 5.44 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
