Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532679 |
| Слов в произведении (СВП): | 79921 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.65 |
| СДП диалога, знаков: | 49.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9718 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9123 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 595 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2760.40 | —> 7069-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21215 (26.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58706 (73.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19902 (33.90%) |
| Прилагательное | 6543 (11.15%) |
| Глагол | 13216 (22.51%) |
| Местоимение-существительное | 4984 (8.49%) |
| Местоименное прилагательное | 3811 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 998 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 204 (0.35%) |
| Наречие | 3716 (6.33%) |
| Предикатив | 782 (1.33%) |
| Предлог | 7403 (12.61%) |
| Союз | 7433 (12.66%) |
| Междометие | 1428 (2.43%) |
| Вводное слово | 273 (0.47%) |
| Частица | 6497 (11.07%) |
| Причастие | 1136 (1.94%) |
| Деепричастие | 229 (0.39%) |
| Служебных слов: | 32088 (54.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.45 |
| . точка | 95.02 |
| - тире | 9.73 |
| ! восклицательный знак | 2.35 |
| ? вопросительный знак | 8.70 |
| ... многоточие | 2.70 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 1.05 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 0.46 |
| ; 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».
