Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 568962 |
| Слов в произведении (СВП): | 87097 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.66 |
| СДП диалога, знаков: | 34.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7777 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6737 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1040 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1104.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2404.38 | —> 11205-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20342 (23.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66755 (76.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17062 (25.56%) |
| Прилагательное | 6703 (10.04%) |
| Глагол | 18082 (27.09%) |
| Местоимение-существительное | 5615 (8.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3170 (4.75%) |
| Местоимение-предикатив | 39 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 842 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.29%) |
| Наречие | 4505 (6.75%) |
| Предикатив | 736 (1.10%) |
| Предлог | 6670 (9.99%) |
| Союз | 7092 (10.62%) |
| Междометие | 2023 (3.03%) |
| Вводное слово | 226 (0.34%) |
| Частица | 5372 (8.05%) |
| Причастие | 920 (1.38%) |
| Деепричастие | 164 (0.25%) |
| Служебных слов: | 30371 (45.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.65 |
| . точка | 80.11 |
| - тире | 36.18 |
| ! восклицательный знак | 24.60 |
| ? вопросительный знак | 11.93 |
| ... многоточие | 15.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 6.26 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 5.48 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
