Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532753 |
| Слов в произведении (СВП): | 75741 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.38 |
| СДП диалога, знаков: | 52.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11937 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10835 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1102 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1372.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3362.48 | —> 744-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16489 (21.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59252 (78.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19595 (33.07%) |
| Прилагательное | 7019 (11.85%) |
| Глагол | 12895 (21.76%) |
| Местоимение-существительное | 3854 (6.50%) |
| Местоименное прилагательное | 2731 (4.61%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 783 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 201 (0.34%) |
| Наречие | 3297 (5.56%) |
| Предикатив | 541 (0.91%) |
| Предлог | 7861 (13.27%) |
| Союз | 5979 (10.09%) |
| Междометие | 923 (1.56%) |
| Вводное слово | 261 (0.44%) |
| Частица | 4973 (8.39%) |
| Причастие | 1469 (2.48%) |
| Деепричастие | 176 (0.30%) |
| Служебных слов: | 26775 (45.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.47 |
| . точка | 69.65 |
| - тире | 26.96 |
| ! восклицательный знак | 4.19 |
| ? вопросительный знак | 8.34 |
| ... многоточие | 16.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.42 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 15.00 |
| () скобки | 1.10 |
| : двоеточие | 6.11 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
