Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 525851 |
| Слов в произведении (СВП): | 74374 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.87 |
| СДП диалога, знаков: | 52.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9731 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9043 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 688 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1280.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2984.85 | —> 3783-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16710 (22.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57664 (77.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17886 (31.02%) |
| Прилагательное | 6353 (11.02%) |
| Глагол | 13848 (24.02%) |
| Местоимение-существительное | 5763 (9.99%) |
| Местоименное прилагательное | 3091 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 668 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.31%) |
| Наречие | 3370 (5.84%) |
| Предикатив | 495 (0.86%) |
| Предлог | 7163 (12.42%) |
| Союз | 5964 (10.34%) |
| Междометие | 1216 (2.11%) |
| Вводное слово | 193 (0.33%) |
| Частица | 4597 (7.97%) |
| Причастие | 1159 (2.01%) |
| Деепричастие | 323 (0.56%) |
| Служебных слов: | 28320 (49.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.35 |
| . точка | 83.74 |
| - тире | 32.96 |
| ! восклицательный знак | 10.46 |
| ? вопросительный знак | 10.85 |
| ... многоточие | 1.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 9.83 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.23 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
