Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 527327 |
| Слов в произведении (СВП): | 76245 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.13 |
| СДП диалога, знаков: | 44.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9559 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9031 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 528 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1205.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.68 | —> 6994-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19362 (25.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56883 (74.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16737 (29.42%) |
| Прилагательное | 6106 (10.73%) |
| Глагол | 14919 (26.23%) |
| Местоимение-существительное | 5483 (9.64%) |
| Местоименное прилагательное | 3207 (5.64%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 738 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.29%) |
| Наречие | 3926 (6.90%) |
| Предикатив | 688 (1.21%) |
| Предлог | 7161 (12.59%) |
| Союз | 7447 (13.09%) |
| Междометие | 1252 (2.20%) |
| Вводное слово | 252 (0.44%) |
| Частица | 5887 (10.35%) |
| Причастие | 948 (1.67%) |
| Деепричастие | 231 (0.41%) |
| Служебных слов: | 30930 (54.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.67 |
| . точка | 75.07 |
| - тире | 32.25 |
| ! восклицательный знак | 9.89 |
| ? вопросительный знак | 9.61 |
| ... многоточие | 5.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 13.56 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 3.65 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
