Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534314 |
| Слов в произведении (СВП): | 79743 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.58 |
| СДП диалога, знаков: | 49.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8115 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7763 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 352 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1120.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2505.96 | —> 10410-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20983 (26.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58760 (73.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17180 (29.24%) |
| Прилагательное | 6654 (11.32%) |
| Глагол | 15260 (25.97%) |
| Местоимение-существительное | 6430 (10.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3122 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 668 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.22%) |
| Наречие | 4345 (7.39%) |
| Предикатив | 635 (1.08%) |
| Предлог | 7755 (13.20%) |
| Союз | 7142 (12.15%) |
| Междометие | 1454 (2.47%) |
| Вводное слово | 306 (0.52%) |
| Частица | 5715 (9.73%) |
| Причастие | 887 (1.51%) |
| Деепричастие | 197 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32132 (54.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.12 |
| . точка | 91.00 |
| - тире | 13.57 |
| ! восклицательный знак | 2.77 |
| ? вопросительный знак | 12.45 |
| ... многоточие | 3.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 1.66 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 1.45 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
