Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534975 |
| Слов в произведении (СВП): | 76449 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.91 |
| СДП диалога, знаков: | 42.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8656 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7993 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 663 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1182.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2654.98 | —> 8689-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17172 (22.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59277 (77.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17875 (30.15%) |
| Прилагательное | 7147 (12.06%) |
| Глагол | 14763 (24.91%) |
| Местоимение-существительное | 4722 (7.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2971 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 702 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.25%) |
| Наречие | 3955 (6.67%) |
| Предикатив | 602 (1.02%) |
| Предлог | 6796 (11.46%) |
| Союз | 5826 (9.83%) |
| Междометие | 1423 (2.40%) |
| Вводное слово | 237 (0.40%) |
| Частица | 4423 (7.46%) |
| Причастие | 1207 (2.04%) |
| Деепричастие | 206 (0.35%) |
| Служебных слов: | 26622 (44.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.80 |
| . точка | 77.42 |
| - тире | 40.07 |
| ! восклицательный знак | 9.80 |
| ? вопросительный знак | 8.31 |
| ... многоточие | 19.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.44 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 10.92 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.18 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
