Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521173 |
| Слов в произведении (СВП): | 76816 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.88 |
| СДП диалога, знаков: | 41.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10797 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10169 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 628 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2991.35 | —> 3701-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18026 (23.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58790 (76.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18875 (32.11%) |
| Прилагательное | 7009 (11.92%) |
| Глагол | 14074 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 5962 (10.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2628 (4.47%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 927 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.31%) |
| Наречие | 3662 (6.23%) |
| Предикатив | 664 (1.13%) |
| Предлог | 7776 (13.23%) |
| Союз | 6568 (11.17%) |
| Междометие | 1240 (2.11%) |
| Вводное слово | 316 (0.54%) |
| Частица | 4781 (8.13%) |
| Причастие | 841 (1.43%) |
| Деепричастие | 168 (0.29%) |
| Служебных слов: | 29448 (50.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.57 |
| . точка | 96.16 |
| - тире | 21.88 |
| ! восклицательный знак | 1.04 |
| ? вопросительный знак | 11.01 |
| ... многоточие | 13.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 5.49 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.59 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
