Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 508960 |
| Слов в произведении (СВП): | 69884 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.9 |
| СДП диалога, знаков: | 55.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8620 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8121 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 499 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2855.31 | —> 5582-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16863 (24.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53021 (75.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15293 (28.84%) |
| Прилагательное | 6698 (12.63%) |
| Глагол | 12932 (24.39%) |
| Местоимение-существительное | 5722 (10.79%) |
| Местоименное прилагательное | 2928 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 653 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.46%) |
| Наречие | 3836 (7.23%) |
| Предикатив | 559 (1.05%) |
| Предлог | 6509 (12.28%) |
| Союз | 5661 (10.68%) |
| Междометие | 1104 (2.08%) |
| Вводное слово | 198 (0.37%) |
| Частица | 4664 (8.80%) |
| Причастие | 1322 (2.49%) |
| Деепричастие | 225 (0.42%) |
| Служебных слов: | 27025 (50.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.76 |
| . точка | 73.75 |
| - тире | 33.80 |
| ! восклицательный знак | 8.03 |
| ? вопросительный знак | 14.14 |
| ... многоточие | 9.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.85 |
| " кавычка | 2.38 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 5.72 |
| ; точка с запятой | 0.53 |
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».
