Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532284 |
| Слов в произведении (СВП): | 75737 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.4 |
| СДП диалога, знаков: | 45.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12553 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11437 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1116 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1421.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3476.58 | —> 371-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17234 (22.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58503 (77.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20369 (34.82%) |
| Прилагательное | 7630 (13.04%) |
| Глагол | 12152 (20.77%) |
| Местоимение-существительное | 3948 (6.75%) |
| Местоименное прилагательное | 2853 (4.88%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 852 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 224 (0.38%) |
| Наречие | 3216 (5.50%) |
| Предикатив | 504 (0.86%) |
| Предлог | 7625 (13.03%) |
| Союз | 6028 (10.30%) |
| Междометие | 1124 (1.92%) |
| Вводное слово | 244 (0.42%) |
| Частица | 4751 (8.12%) |
| Причастие | 1798 (3.07%) |
| Деепричастие | 262 (0.45%) |
| Служебных слов: | 26843 (45.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.57 |
| . точка | 75.52 |
| - тире | 27.61 |
| ! восклицательный знак | 9.84 |
| ? вопросительный знак | 8.93 |
| ... многоточие | 10.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 20.82 |
| () скобки | 1.72 |
| : двоеточие | 1.99 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
