Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 541843 |
| Слов в произведении (СВП): | 81558 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.03 |
| СДП диалога, знаков: | 49.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9771 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8925 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 846 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2837.21 | —> 5863-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19938 (24.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61620 (75.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19504 (31.65%) |
| Прилагательное | 6858 (11.13%) |
| Глагол | 14049 (22.80%) |
| Местоимение-существительное | 5351 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3421 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 847 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.24%) |
| Наречие | 3705 (6.01%) |
| Предикатив | 755 (1.23%) |
| Предлог | 7973 (12.94%) |
| Союз | 7251 (11.77%) |
| Междометие | 1565 (2.54%) |
| Вводное слово | 279 (0.45%) |
| Частица | 5337 (8.66%) |
| Причастие | 1813 (2.94%) |
| Деепричастие | 267 (0.43%) |
| Служебных слов: | 31451 (51.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.29 |
| . точка | 73.44 |
| - тире | 18.44 |
| ! восклицательный знак | 6.40 |
| ? вопросительный знак | 11.13 |
| ... многоточие | 26.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
| " кавычка | 12.70 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 0.56 |
| ; 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».
