Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515985 |
| Слов в произведении (СВП): | 74263 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.01 |
| СДП диалога, знаков: | 49.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9298 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8885 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 413 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2738.28 | —> 7436-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17516 (23.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56747 (76.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17301 (30.49%) |
| Прилагательное | 6453 (11.37%) |
| Глагол | 14838 (26.15%) |
| Местоимение-существительное | 6764 (11.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3166 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 31 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 717 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.22%) |
| Наречие | 3301 (5.82%) |
| Предикатив | 572 (1.01%) |
| Предлог | 6800 (11.98%) |
| Союз | 5747 (10.13%) |
| Междометие | 1190 (2.10%) |
| Вводное слово | 213 (0.38%) |
| Частица | 5201 (9.17%) |
| Причастие | 841 (1.48%) |
| Деепричастие | 153 (0.27%) |
| Служебных слов: | 29265 (51.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.05 |
| . точка | 78.18 |
| - тире | 28.88 |
| ! восклицательный знак | 9.09 |
| ? вопросительный знак | 12.09 |
| ... многоточие | 1.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 4.97 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 3.38 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
