Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507985 |
| Слов в произведении (СВП): | 72775 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.72 |
| СДП диалога, знаков: | 45.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8736 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8344 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 392 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1232.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2827.46 | —> 6014-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14743 (20.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58032 (79.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19654 (33.87%) |
| Прилагательное | 6584 (11.35%) |
| Глагол | 13319 (22.95%) |
| Местоимение-существительное | 4755 (8.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3359 (5.79%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 857 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.30%) |
| Наречие | 2600 (4.48%) |
| Предикатив | 471 (0.81%) |
| Предлог | 7023 (12.10%) |
| Союз | 5300 (9.13%) |
| Междометие | 1142 (1.97%) |
| Вводное слово | 106 (0.18%) |
| Частица | 4241 (7.31%) |
| Причастие | 1384 (2.38%) |
| Деепричастие | 81 (0.14%) |
| Служебных слов: | 26012 (44.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.54 |
| . точка | 62.29 |
| - тире | 29.05 |
| ! восклицательный знак | 19.04 |
| ? вопросительный знак | 11.23 |
| ... многоточие | 8.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.44 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.50 |
| " кавычка | 13.42 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 5.00 |
| ; точка с запятой | 0.81 |
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».
