Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521667 |
| Слов в произведении (СВП): | 73530 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.03 |
| СДП диалога, знаков: | 51.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7801 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7459 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 342 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2611.00 | —> 9223-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15626 (21.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57904 (78.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18186 (31.41%) |
| Прилагательное | 5955 (10.28%) |
| Глагол | 13750 (23.75%) |
| Местоимение-существительное | 5986 (10.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3869 (6.68%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 834 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.37%) |
| Наречие | 2723 (4.70%) |
| Предикатив | 551 (0.95%) |
| Предлог | 6467 (11.17%) |
| Союз | 5322 (9.19%) |
| Междометие | 961 (1.66%) |
| Вводное слово | 154 (0.27%) |
| Частица | 4551 (7.86%) |
| Причастие | 1357 (2.34%) |
| Деепричастие | 108 (0.19%) |
| Служебных слов: | 27425 (47.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.93 |
| . точка | 60.47 |
| - тире | 45.30 |
| ! восклицательный знак | 19.54 |
| ? вопросительный знак | 13.89 |
| ... многоточие | 7.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.34 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.76 |
| " кавычка | 20.62 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 6.23 |
| ; точка с запятой | 0.88 |
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».
