Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 506950 |
| Слов в произведении (СВП): | 71904 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.54 |
| СДП диалога, знаков: | 48.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8590 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8338 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 252 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2557.40 | —> 9858-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17747 (24.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54157 (75.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15298 (28.25%) |
| Прилагательное | 6094 (11.25%) |
| Глагол | 14649 (27.05%) |
| Местоимение-существительное | 7933 (14.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2865 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 773 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.34%) |
| Наречие | 3609 (6.66%) |
| Предикатив | 674 (1.24%) |
| Предлог | 6252 (11.54%) |
| Союз | 5773 (10.66%) |
| Междометие | 1319 (2.44%) |
| Вводное слово | 278 (0.51%) |
| Частица | 4839 (8.94%) |
| Причастие | 734 (1.36%) |
| Деепричастие | 159 (0.29%) |
| Служебных слов: | 29444 (54.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 150.05 |
| . точка | 80.90 |
| - тире | 37.52 |
| ! восклицательный знак | 11.75 |
| ? вопросительный знак | 15.67 |
| ... многоточие | 4.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.74 |
| " кавычка | 5.40 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.88 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
