Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 525544 |
| Слов в произведении (СВП): | 76280 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.06 |
| СДП диалога, знаков: | 45.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11398 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10439 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 959 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1399.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3337.36 | —> 858-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15534 (20.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60746 (79.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21992 (36.20%) |
| Прилагательное | 6764 (11.13%) |
| Глагол | 13587 (22.37%) |
| Местоимение-существительное | 4112 (6.77%) |
| Местоименное прилагательное | 2582 (4.25%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 714 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.18%) |
| Наречие | 3055 (5.03%) |
| Предикатив | 450 (0.74%) |
| Предлог | 7774 (12.80%) |
| Союз | 5814 (9.57%) |
| Междометие | 1046 (1.72%) |
| Вводное слово | 133 (0.22%) |
| Частица | 4073 (6.70%) |
| Причастие | 1618 (2.66%) |
| Деепричастие | 175 (0.29%) |
| Служебных слов: | 25716 (42.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.00 |
| . точка | 74.20 |
| - тире | 17.59 |
| ! восклицательный знак | 12.98 |
| ? вопросительный знак | 11.27 |
| ... многоточие | 10.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.45 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.34 |
| " кавычка | 18.27 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.81 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
