Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 519535 |
| Слов в произведении (СВП): | 74738 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.92 |
| СДП диалога, знаков: | 50.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9745 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8870 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 875 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2864.09 | —> 5475-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18929 (25.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55809 (74.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18679 (33.47%) |
| Прилагательное | 6458 (11.57%) |
| Глагол | 12652 (22.67%) |
| Местоимение-существительное | 4183 (7.50%) |
| Местоименное прилагательное | 3805 (6.82%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 859 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 235 (0.42%) |
| Наречие | 3518 (6.30%) |
| Предикатив | 656 (1.18%) |
| Предлог | 7320 (13.12%) |
| Союз | 6487 (11.62%) |
| Междометие | 1413 (2.53%) |
| Вводное слово | 251 (0.45%) |
| Частица | 5142 (9.21%) |
| Причастие | 1108 (1.99%) |
| Деепричастие | 234 (0.42%) |
| Служебных слов: | 28857 (51.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.36 |
| . точка | 70.78 |
| - тире | 29.77 |
| ! восклицательный знак | 9.79 |
| ? вопросительный знак | 11.59 |
| ... многоточие | 13.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 20.30 |
| () скобки | 1.19 |
| : двоеточие | 7.04 |
| ; 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».
