Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526854 |
| Слов в произведении (СВП): | 75935 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.06 |
| СДП диалога, знаков: | 37.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8672 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8341 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 331 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2776.40 | —> 6813-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15640 (20.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60295 (79.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20129 (33.38%) |
| Прилагательное | 6565 (10.89%) |
| Глагол | 14068 (23.33%) |
| Местоимение-существительное | 6297 (10.44%) |
| Местоименное прилагательное | 3259 (5.41%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 705 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.23%) |
| Наречие | 3694 (6.13%) |
| Предикатив | 440 (0.73%) |
| Предлог | 7917 (13.13%) |
| Союз | 5035 (8.35%) |
| Междометие | 1034 (1.71%) |
| Вводное слово | 154 (0.26%) |
| Частица | 3614 (5.99%) |
| Причастие | 1113 (1.85%) |
| Деепричастие | 163 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27476 (45.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 81.66 |
| . точка | 97.57 |
| - тире | 40.71 |
| ! восклицательный знак | 20.58 |
| ? вопросительный знак | 10.85 |
| ... многоточие | 5.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.08 |
| " кавычка | 9.46 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.88 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
