Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 525497 |
| Слов в произведении (СВП): | 75743 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.29 |
| СДП диалога, знаков: | 34.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11019 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10029 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 990 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1378.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3294.27 | —> 1042-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16388 (21.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59355 (78.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20198 (34.03%) |
| Прилагательное | 6425 (10.82%) |
| Глагол | 13783 (23.22%) |
| Местоимение-существительное | 4147 (6.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2634 (4.44%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 711 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.30%) |
| Наречие | 3001 (5.06%) |
| Предикатив | 526 (0.89%) |
| Предлог | 7047 (11.87%) |
| Союз | 5863 (9.88%) |
| Междометие | 999 (1.68%) |
| Вводное слово | 219 (0.37%) |
| Частица | 5045 (8.50%) |
| Причастие | 1447 (2.44%) |
| Деепричастие | 208 (0.35%) |
| Служебных слов: | 26178 (44.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.42 |
| . точка | 91.07 |
| - тире | 37.60 |
| ! восклицательный знак | 16.41 |
| ? вопросительный знак | 16.71 |
| ... многоточие | 14.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 6.50 |
| () скобки | 0.50 |
| : двоеточие | 3.34 |
| ; 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».
