Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507675 |
| Слов в произведении (СВП): | 75275 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.42 |
| СДП диалога, знаков: | 48.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6565 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6276 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 289 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1069.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2289.86 | —> 11663-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17899 (23.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57376 (76.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16264 (28.35%) |
| Прилагательное | 4601 (8.02%) |
| Глагол | 15611 (27.21%) |
| Местоимение-существительное | 7688 (13.40%) |
| Местоименное прилагательное | 2857 (4.98%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 645 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.25%) |
| Наречие | 3481 (6.07%) |
| Предикатив | 526 (0.92%) |
| Предлог | 6664 (11.61%) |
| Союз | 6585 (11.48%) |
| Междометие | 1748 (3.05%) |
| Вводное слово | 220 (0.38%) |
| Частица | 5243 (9.14%) |
| Причастие | 690 (1.20%) |
| Деепричастие | 257 (0.45%) |
| Служебных слов: | 31273 (54.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.79 |
| . точка | 76.43 |
| - тире | 34.11 |
| ! восклицательный знак | 15.64 |
| ? вопросительный знак | 13.46 |
| ... многоточие | 8.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.38 |
| " кавычка | 1.98 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 9.02 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
