Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504985 |
| Слов в произведении (СВП): | 75033 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.37 |
| СДП диалога, знаков: | 42.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9827 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9074 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 753 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2767.85 | —> 6946-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18803 (25.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56230 (74.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17722 (31.52%) |
| Прилагательное | 6664 (11.85%) |
| Глагол | 13527 (24.06%) |
| Местоимение-существительное | 5273 (9.38%) |
| Местоименное прилагательное | 2975 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 958 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.28%) |
| Наречие | 4204 (7.48%) |
| Предикатив | 534 (0.95%) |
| Предлог | 6710 (11.93%) |
| Союз | 7118 (12.66%) |
| Междометие | 1276 (2.27%) |
| Вводное слово | 325 (0.58%) |
| Частица | 5138 (9.14%) |
| Причастие | 1103 (1.96%) |
| Деепричастие | 292 (0.52%) |
| Служебных слов: | 29116 (51.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.41 |
| . точка | 84.00 |
| - тире | 45.51 |
| ! восклицательный знак | 4.97 |
| ? вопросительный знак | 8.54 |
| ... многоточие | 21.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.39 |
| " кавычка | 14.69 |
| () скобки | 1.47 |
| : двоеточие | 6.81 |
| ; точка с запятой | 0.40 |
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».
