Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 510598 |
| Слов в произведении (СВП): | 71750 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.66 |
| СДП диалога, знаков: | 44.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10540 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9661 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 879 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1316.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3161.16 | —> 1881-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15605 (21.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56145 (78.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19593 (34.90%) |
| Прилагательное | 6099 (10.86%) |
| Глагол | 13534 (24.11%) |
| Местоимение-существительное | 5393 (9.61%) |
| Местоименное прилагательное | 2784 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 777 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 282 (0.50%) |
| Наречие | 2797 (4.98%) |
| Предикатив | 505 (0.90%) |
| Предлог | 6956 (12.39%) |
| Союз | 4351 (7.75%) |
| Междометие | 1015 (1.81%) |
| Вводное слово | 209 (0.37%) |
| Частица | 4089 (7.28%) |
| Причастие | 660 (1.18%) |
| Деепричастие | 192 (0.34%) |
| Служебных слов: | 25004 (44.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.95 |
| . точка | 100.77 |
| - тире | 43.46 |
| ! восклицательный знак | 4.89 |
| ? вопросительный знак | 17.21 |
| ... многоточие | 7.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 18.29 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 1.32 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
