Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 535307 |
| Слов в произведении (СВП): | 75849 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.11 |
| СДП диалога, знаков: | 53.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8511 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7915 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 596 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2648.66 | —> 8766-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17580 (23.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58269 (76.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18224 (31.28%) |
| Прилагательное | 6901 (11.84%) |
| Глагол | 14765 (25.34%) |
| Местоимение-существительное | 5484 (9.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2515 (4.32%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 634 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.21%) |
| Наречие | 3819 (6.55%) |
| Предикатив | 417 (0.72%) |
| Предлог | 6899 (11.84%) |
| Союз | 6494 (11.14%) |
| Междометие | 1132 (1.94%) |
| Вводное слово | 278 (0.48%) |
| Частица | 4494 (7.71%) |
| Причастие | 1246 (2.14%) |
| Деепричастие | 322 (0.55%) |
| Служебных слов: | 27633 (47.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.24 |
| . точка | 66.43 |
| - тире | 32.72 |
| ! восклицательный знак | 10.82 |
| ? вопросительный знак | 7.98 |
| ... многоточие | 10.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.48 |
| " кавычка | 5.13 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 9.99 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
