Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521240 |
| Слов в произведении (СВП): | 79877 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.23 |
| СДП диалога, знаков: | 37.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7372 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7188 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 184 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1078.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2371.84 | —> 11363-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20199 (25.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59678 (74.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15582 (26.11%) |
| Прилагательное | 5235 (8.77%) |
| Глагол | 17478 (29.29%) |
| Местоимение-существительное | 8818 (14.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3072 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 646 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.25%) |
| Наречие | 3867 (6.48%) |
| Предикатив | 720 (1.21%) |
| Предлог | 6718 (11.26%) |
| Союз | 6982 (11.70%) |
| Междометие | 1421 (2.38%) |
| Вводное слово | 296 (0.50%) |
| Частица | 5657 (9.48%) |
| Причастие | 674 (1.13%) |
| Деепричастие | 166 (0.28%) |
| Служебных слов: | 33136 (55.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.28 |
| . точка | 109.89 |
| - тире | 27.25 |
| ! восклицательный знак | 5.46 |
| ? вопросительный знак | 17.01 |
| ... многоточие | 3.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 1.35 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 2.67 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
