Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517973 |
| Слов в произведении (СВП): | 74667 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.31 |
| СДП диалога, знаков: | 37.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8268 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8064 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 204 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2679.73 | —> 8338-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17186 (23.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57481 (76.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18396 (32.00%) |
| Прилагательное | 6956 (12.10%) |
| Глагол | 14545 (25.30%) |
| Местоимение-существительное | 6207 (10.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3306 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 547 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 78 (0.14%) |
| Наречие | 3700 (6.44%) |
| Предикатив | 771 (1.34%) |
| Предлог | 7039 (12.25%) |
| Союз | 5401 (9.40%) |
| Междометие | 1055 (1.84%) |
| Вводное слово | 202 (0.35%) |
| Частица | 4403 (7.66%) |
| Причастие | 1256 (2.19%) |
| Деепричастие | 206 (0.36%) |
| Служебных слов: | 27834 (48.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.68 |
| . точка | 102.11 |
| - тире | 47.45 |
| ! восклицательный знак | 9.37 |
| ? вопросительный знак | 13.85 |
| ... многоточие | 6.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 6.48 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 6.72 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
