Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526413 |
| Слов в произведении (СВП): | 76262 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.45 |
| СДП диалога, знаков: | 60.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7185 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7003 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 182 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2476.25 | —> 10694-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18773 (24.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57489 (75.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16425 (28.57%) |
| Прилагательное | 6382 (11.10%) |
| Глагол | 15037 (26.16%) |
| Местоимение-существительное | 6977 (12.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3661 (6.37%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 483 (0.84%) |
| Числительное (порядковое) | 69 (0.12%) |
| Наречие | 3916 (6.81%) |
| Предикатив | 574 (1.00%) |
| Предлог | 6891 (11.99%) |
| Союз | 6215 (10.81%) |
| Междометие | 1225 (2.13%) |
| Вводное слово | 229 (0.40%) |
| Частица | 5338 (9.29%) |
| Причастие | 963 (1.68%) |
| Деепричастие | 178 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30721 (53.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.56 |
| . точка | 83.59 |
| - тире | 27.77 |
| ! восклицательный знак | 6.91 |
| ? вопросительный знак | 10.87 |
| ... многоточие | 2.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 2.08 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.39 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
