Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521899 |
| Слов в произведении (СВП): | 76914 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.93 |
| СДП диалога, знаков: | 52.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8513 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8115 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 398 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1126.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2557.33 | —> 9859-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20063 (26.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56851 (73.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17075 (30.03%) |
| Прилагательное | 5781 (10.17%) |
| Глагол | 14821 (26.07%) |
| Местоимение-существительное | 6890 (12.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3485 (6.13%) |
| Местоимение-предикатив | 38 (0.07%) |
| Числительное (количественное) | 591 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.20%) |
| Наречие | 4844 (8.52%) |
| Предикатив | 774 (1.36%) |
| Предлог | 7081 (12.46%) |
| Союз | 6637 (11.67%) |
| Междометие | 1284 (2.26%) |
| Вводное слово | 380 (0.67%) |
| Частица | 5081 (8.94%) |
| Причастие | 883 (1.55%) |
| Деепричастие | 226 (0.40%) |
| Служебных слов: | 31102 (54.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.29 |
| . точка | 87.16 |
| - тире | 48.37 |
| ! восклицательный знак | 1.72 |
| ? вопросительный знак | 13.13 |
| ... многоточие | 1.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 7.68 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.38 |
| ; 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».
