Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 552676 |
| Слов в произведении (СВП): | 82054 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.24 |
| СДП диалога, знаков: | 44.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7061 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6770 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 291 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1091.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2342.36 | —> 11494-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19787 (24.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62267 (75.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17628 (28.31%) |
| Прилагательное | 5641 (9.06%) |
| Глагол | 17000 (27.30%) |
| Местоимение-существительное | 8273 (13.29%) |
| Местоименное прилагательное | 2913 (4.68%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 695 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.27%) |
| Наречие | 3949 (6.34%) |
| Предикатив | 583 (0.94%) |
| Предлог | 7021 (11.28%) |
| Союз | 7161 (11.50%) |
| Междометие | 1755 (2.82%) |
| Вводное слово | 253 (0.41%) |
| Частица | 5703 (9.16%) |
| Причастие | 839 (1.35%) |
| Деепричастие | 279 (0.45%) |
| Служебных слов: | 33373 (53.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.97 |
| . точка | 80.61 |
| - тире | 30.44 |
| ! восклицательный знак | 17.63 |
| ? вопросительный знак | 12.83 |
| ... многоточие | 10.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.17 |
| " кавычка | 1.47 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 7.51 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
