Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501287 |
| Слов в произведении (СВП): | 70950 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.69 |
| СДП диалога, знаков: | 37.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10774 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9912 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 862 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1357.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3245.00 | —> 1310-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14275 (20.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56675 (79.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20465 (36.11%) |
| Прилагательное | 5792 (10.22%) |
| Глагол | 12701 (22.41%) |
| Местоимение-существительное | 5332 (9.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2312 (4.08%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 677 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.39%) |
| Наречие | 2673 (4.72%) |
| Предикатив | 487 (0.86%) |
| Предлог | 6982 (12.32%) |
| Союз | 4392 (7.75%) |
| Междометие | 1049 (1.85%) |
| Вводное слово | 178 (0.31%) |
| Частица | 3627 (6.40%) |
| Причастие | 1030 (1.82%) |
| Деепричастие | 213 (0.38%) |
| Служебных слов: | 24093 (42.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.08 |
| . точка | 90.50 |
| - тире | 32.74 |
| ! восклицательный знак | 19.58 |
| ? вопросительный знак | 16.48 |
| ... многоточие | 8.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.73 |
| " кавычка | 12.71 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 7.91 |
| ; точка с запятой | 1.04 |
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».
