Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 509248 |
| Слов в произведении (СВП): | 68310 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 123.54 |
| СДП диалога, знаков: | 44.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8764 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8307 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 457 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1322.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2964.35 | —> 4043-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13039 (19.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55271 (80.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19666 (35.58%) |
| Прилагательное | 7545 (13.65%) |
| Глагол | 11863 (21.46%) |
| Местоимение-существительное | 4060 (7.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2201 (3.98%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 755 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.23%) |
| Наречие | 2727 (4.93%) |
| Предикатив | 393 (0.71%) |
| Предлог | 6319 (11.43%) |
| Союз | 3566 (6.45%) |
| Междометие | 936 (1.69%) |
| Вводное слово | 111 (0.20%) |
| Частица | 3505 (6.34%) |
| Причастие | 2246 (4.06%) |
| Деепричастие | 195 (0.35%) |
| Служебных слов: | 20902 (37.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.29 |
| . точка | 72.07 |
| - тире | 24.13 |
| ! восклицательный знак | 1.19 |
| ? вопросительный знак | 12.27 |
| ... многоточие | 6.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 11.11 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 3.76 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
