Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 561726 |
| Слов в произведении (СВП): | 72938 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 124.17 |
| СДП диалога, знаков: | 64.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11315 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10466 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 849 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1500.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3537.19 | —> 258-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13676 (18.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59262 (81.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22114 (37.32%) |
| Прилагательное | 9179 (15.49%) |
| Глагол | 10862 (18.33%) |
| Местоимение-существительное | 3459 (5.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2457 (4.15%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1176 (1.98%) |
| Числительное (порядковое) | 201 (0.34%) |
| Наречие | 2975 (5.02%) |
| Предикатив | 559 (0.94%) |
| Предлог | 7289 (12.30%) |
| Союз | 4692 (7.92%) |
| Междометие | 943 (1.59%) |
| Вводное слово | 182 (0.31%) |
| Частица | 3361 (5.67%) |
| Причастие | 1600 (2.70%) |
| Деепричастие | 136 (0.23%) |
| Служебных слов: | 22538 (38.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.64 |
| . точка | 61.63 |
| - тире | 34.07 |
| ! восклицательный знак | 9.53 |
| ? вопросительный знак | 11.43 |
| ... многоточие | 8.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 27.28 |
| () скобки | 1.73 |
| : двоеточие | 4.29 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
