Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546960 |
| Слов в произведении (СВП): | 79451 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.53 |
| СДП диалога, знаков: | 66.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 65.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7804 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7289 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 515 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1139.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2515.12 | —> 10320-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22170 (27.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57281 (72.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15738 (27.48%) |
| Прилагательное | 7578 (13.23%) |
| Глагол | 13456 (23.49%) |
| Местоимение-существительное | 6873 (12.00%) |
| Местоименное прилагательное | 4051 (7.07%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 751 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.24%) |
| Наречие | 4989 (8.71%) |
| Предикатив | 868 (1.52%) |
| Предлог | 6943 (12.12%) |
| Союз | 6711 (11.72%) |
| Междометие | 1530 (2.67%) |
| Вводное слово | 375 (0.65%) |
| Частица | 6302 (11.00%) |
| Причастие | 958 (1.67%) |
| Деепричастие | 205 (0.36%) |
| Служебных слов: | 33007 (57.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.46 |
| . точка | 83.10 |
| - тире | 26.31 |
| ! восклицательный знак | 2.81 |
| ? вопросительный знак | 8.60 |
| ... многоточие | 2.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 7.29 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.88 |
| ; точка с запятой | 1.75 |
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».
