Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 513598 |
| Слов в произведении (СВП): | 75894 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.97 |
| СДП диалога, знаков: | 35.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8814 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8249 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 565 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2766.98 | —> 6956-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15889 (20.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60005 (79.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20129 (33.55%) |
| Прилагательное | 6396 (10.66%) |
| Глагол | 14019 (23.36%) |
| Местоимение-существительное | 5707 (9.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2880 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1195 (1.99%) |
| Числительное (порядковое) | 332 (0.55%) |
| Наречие | 2924 (4.87%) |
| Предикатив | 605 (1.01%) |
| Предлог | 7185 (11.97%) |
| Союз | 7411 (12.35%) |
| Междометие | 1128 (1.88%) |
| Вводное слово | 178 (0.30%) |
| Частица | 3295 (5.49%) |
| Причастие | 601 (1.00%) |
| Деепричастие | 216 (0.36%) |
| Служебных слов: | 28010 (46.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.36 |
| . точка | 105.13 |
| - тире | 10.53 |
| ! восклицательный знак | 8.06 |
| ? вопросительный знак | 10.09 |
| ... многоточие | 2.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 16.26 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 5.69 |
| ; 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».
