Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 535477 |
| Слов в произведении (СВП): | 75930 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.52 |
| СДП диалога, знаков: | 46.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8202 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7941 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1206.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2704.51 | —> 7956-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16718 (22.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59212 (77.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19594 (33.09%) |
| Прилагательное | 6886 (11.63%) |
| Глагол | 14591 (24.64%) |
| Местоимение-существительное | 6479 (10.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3690 (6.23%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 566 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.20%) |
| Наречие | 3590 (6.06%) |
| Предикатив | 530 (0.90%) |
| Предлог | 6843 (11.56%) |
| Союз | 5574 (9.41%) |
| Междометие | 1194 (2.02%) |
| Вводное слово | 157 (0.27%) |
| Частица | 3889 (6.57%) |
| Причастие | 1439 (2.43%) |
| Деепричастие | 172 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28007 (47.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.35 |
| . точка | 94.56 |
| - тире | 30.01 |
| ! восклицательный знак | 12.18 |
| ? вопросительный знак | 12.37 |
| ... многоточие | 6.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.24 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 4.73 |
| () скобки | 1.09 |
| : двоеточие | 3.12 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
