Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 511603 |
| Слов в произведении (СВП): | 77621 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.34 |
| СДП диалога, знаков: | 43.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8833 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8439 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 394 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2683.03 | —> 8292-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20654 (26.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56967 (73.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17537 (30.78%) |
| Прилагательное | 7409 (13.01%) |
| Глагол | 13152 (23.09%) |
| Местоимение-существительное | 6125 (10.75%) |
| Местоименное прилагательное | 4148 (7.28%) |
| Местоимение-предикатив | 33 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 1097 (1.93%) |
| Числительное (порядковое) | 367 (0.64%) |
| Наречие | 3827 (6.72%) |
| Предикатив | 959 (1.68%) |
| Предлог | 7072 (12.41%) |
| Союз | 6155 (10.80%) |
| Междометие | 1348 (2.37%) |
| Вводное слово | 228 (0.40%) |
| Частица | 5715 (10.03%) |
| Причастие | 1235 (2.17%) |
| Деепричастие | 153 (0.27%) |
| Служебных слов: | 30977 (54.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.28 |
| . точка | 84.05 |
| - тире | 7.11 |
| ! восклицательный знак | 4.23 |
| ? вопросительный знак | 9.62 |
| ... многоточие | 3.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.35 |
| " кавычка | 5.28 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 5.04 |
| ; точка с запятой | 0.48 |
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».
