Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 549473 |
| Слов в произведении (СВП): | 78962 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.8 |
| СДП диалога, знаков: | 46.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8531 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8237 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 294 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1220.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2739.16 | —> 7424-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20157 (25.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58805 (74.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16902 (28.74%) |
| Прилагательное | 6916 (11.76%) |
| Глагол | 16270 (27.67%) |
| Местоимение-существительное | 6480 (11.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2965 (5.04%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 839 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.21%) |
| Наречие | 4077 (6.93%) |
| Предикатив | 575 (0.98%) |
| Предлог | 7164 (12.18%) |
| Союз | 6961 (11.84%) |
| Междометие | 1544 (2.63%) |
| Вводное слово | 314 (0.53%) |
| Частица | 5788 (9.84%) |
| Причастие | 911 (1.55%) |
| Деепричастие | 140 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31371 (53.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.22 |
| . точка | 85.64 |
| - тире | 25.95 |
| ! восклицательный знак | 13.80 |
| ? вопросительный знак | 12.80 |
| ... многоточие | 6.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.44 |
| " кавычка | 1.58 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.93 |
| ; 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».
