Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 505254 |
| Слов в произведении (СВП): | 70394 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.52 |
| СДП диалога, знаков: | 50.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6847 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6611 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 236 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1019.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2214.37 | —> 11812-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17939 (25.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52455 (74.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14530 (27.70%) |
| Прилагательное | 4937 (9.41%) |
| Глагол | 13668 (26.06%) |
| Местоимение-существительное | 6872 (13.10%) |
| Местоименное прилагательное | 3493 (6.66%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 640 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.18%) |
| Наречие | 3612 (6.89%) |
| Предикатив | 658 (1.25%) |
| Предлог | 5772 (11.00%) |
| Союз | 6054 (11.54%) |
| Междометие | 1338 (2.55%) |
| Вводное слово | 221 (0.42%) |
| Частица | 5562 (10.60%) |
| Причастие | 727 (1.39%) |
| Деепричастие | 130 (0.25%) |
| Служебных слов: | 29458 (56.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.05 |
| . точка | 94.51 |
| - тире | 52.06 |
| ! восклицательный знак | 4.94 |
| ? вопросительный знак | 17.62 |
| ... многоточие | 2.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 2.86 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.15 |
| ; 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».
