Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542770 |
| Слов в произведении (СВП): | 77556 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.81 |
| СДП диалога, знаков: | 48.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7607 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7134 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 473 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1095.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2363.00 | —> 11416-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18631 (24.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58925 (75.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20844 (35.37%) |
| Прилагательное | 5849 (9.93%) |
| Глагол | 14553 (24.70%) |
| Местоимение-существительное | 5869 (9.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2526 (4.29%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1959 (3.32%) |
| Числительное (порядковое) | 363 (0.62%) |
| Наречие | 3260 (5.53%) |
| Предикатив | 546 (0.93%) |
| Предлог | 8128 (13.79%) |
| Союз | 5625 (9.55%) |
| Междометие | 1277 (2.17%) |
| Вводное слово | 171 (0.29%) |
| Частица | 4031 (6.84%) |
| Причастие | 1233 (2.09%) |
| Деепричастие | 324 (0.55%) |
| Служебных слов: | 27959 (47.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.10 |
| . точка | 91.86 |
| - тире | 20.99 |
| ! восклицательный знак | 3.42 |
| ? вопросительный знак | 10.06 |
| ... многоточие | 2.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 6.80 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 2.89 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
