Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 533669 |
| Слов в произведении (СВП): | 75226 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.78 |
| СДП диалога, знаков: | 51.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9281 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8737 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 544 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2878.25 | —> 5289-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16484 (21.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58742 (78.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19658 (33.47%) |
| Прилагательное | 6614 (11.26%) |
| Глагол | 12268 (20.88%) |
| Местоимение-существительное | 5216 (8.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3383 (5.76%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 582 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.20%) |
| Наречие | 3094 (5.27%) |
| Предикатив | 602 (1.02%) |
| Предлог | 7641 (13.01%) |
| Союз | 5781 (9.84%) |
| Междометие | 1327 (2.26%) |
| Вводное слово | 187 (0.32%) |
| Частица | 4608 (7.84%) |
| Причастие | 1384 (2.36%) |
| Деепричастие | 161 (0.27%) |
| Служебных слов: | 28325 (48.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.90 |
| . точка | 59.73 |
| - тире | 38.15 |
| ! восклицательный знак | 12.31 |
| ? вопросительный знак | 10.02 |
| ... многоточие | 13.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 4.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.86 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.14 |
| " кавычка | 5.98 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 4.23 |
| ; точка с запятой | 0.39 |
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».
