Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542452 |
| Слов в произведении (СВП): | 79247 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 38.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 45.07 |
| СДП диалога, знаков: | 32.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10057 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9396 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 661 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2950.68 | —> 4240-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18040 (22.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61207 (77.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19713 (32.21%) |
| Прилагательное | 6027 (9.85%) |
| Глагол | 15757 (25.74%) |
| Местоимение-существительное | 6094 (9.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2998 (4.90%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1036 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.36%) |
| Наречие | 3709 (6.06%) |
| Предикатив | 810 (1.32%) |
| Предлог | 7328 (11.97%) |
| Союз | 5069 (8.28%) |
| Междометие | 1296 (2.12%) |
| Вводное слово | 218 (0.36%) |
| Частица | 4867 (7.95%) |
| Причастие | 836 (1.37%) |
| Деепричастие | 143 (0.23%) |
| Служебных слов: | 28024 (45.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.68 |
| . точка | 135.32 |
| - тире | 39.89 |
| ! восклицательный знак | 9.87 |
| ? вопросительный знак | 21.58 |
| ... многоточие | 8.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 19.51 |
| () скобки | 1.20 |
| : двоеточие | 5.11 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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».
