Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 529527 |
| Слов в произведении (СВП): | 75207 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.21 |
| СДП диалога, знаков: | 40.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8937 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8528 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 409 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1247.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2857.06 | —> 5557-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17274 (22.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57933 (77.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18463 (31.87%) |
| Прилагательное | 7652 (13.21%) |
| Глагол | 13516 (23.33%) |
| Местоимение-существительное | 5307 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3382 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 560 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.26%) |
| Наречие | 3588 (6.19%) |
| Предикатив | 636 (1.10%) |
| Предлог | 7177 (12.39%) |
| Союз | 5978 (10.32%) |
| Междометие | 954 (1.65%) |
| Вводное слово | 200 (0.35%) |
| Частица | 4688 (8.09%) |
| Причастие | 1443 (2.49%) |
| Деепричастие | 208 (0.36%) |
| Служебных слов: | 27904 (48.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.88 |
| . точка | 78.30 |
| - тире | 50.38 |
| ! восклицательный знак | 10.70 |
| ? вопросительный знак | 12.92 |
| ... многоточие | 5.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.36 |
| " кавычка | 11.90 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 6.00 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
