Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537481 |
| Слов в произведении (СВП): | 76350 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.72 |
| СДП диалога, знаков: | 42.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12027 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11000 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1027 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1406.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3415.98 | —> 533-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16823 (22.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59527 (77.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21238 (35.68%) |
| Прилагательное | 7402 (12.43%) |
| Глагол | 12750 (21.42%) |
| Местоимение-существительное | 4332 (7.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2817 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 955 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 239 (0.40%) |
| Наречие | 3347 (5.62%) |
| Предикатив | 465 (0.78%) |
| Предлог | 7592 (12.75%) |
| Союз | 5897 (9.91%) |
| Междометие | 1061 (1.78%) |
| Вводное слово | 216 (0.36%) |
| Частица | 4247 (7.13%) |
| Причастие | 1867 (3.14%) |
| Деепричастие | 267 (0.45%) |
| Служебных слов: | 26435 (44.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.53 |
| . точка | 87.86 |
| - тире | 29.86 |
| ! восклицательный знак | 9.89 |
| ? вопросительный знак | 9.51 |
| ... многоточие | 10.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 18.13 |
| () скобки | 1.09 |
| : двоеточие | 1.72 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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».
