Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 495947 |
| Слов в произведении (СВП): | 68045 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.52 |
| СДП диалога, знаков: | 48.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9648 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9069 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 579 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3026.04 | —> 3277-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13975 (20.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54070 (79.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19031 (35.20%) |
| Прилагательное | 6070 (11.23%) |
| Глагол | 11515 (21.30%) |
| Местоимение-существительное | 4432 (8.20%) |
| Местоименное прилагательное | 3188 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 701 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.39%) |
| Наречие | 2628 (4.86%) |
| Предикатив | 424 (0.78%) |
| Предлог | 6963 (12.88%) |
| Союз | 5087 (9.41%) |
| Междометие | 1065 (1.97%) |
| Вводное слово | 211 (0.39%) |
| Частица | 3309 (6.12%) |
| Причастие | 1085 (2.01%) |
| Деепричастие | 151 (0.28%) |
| Служебных слов: | 24409 (45.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.59 |
| . точка | 75.46 |
| - тире | 34.02 |
| ! восклицательный знак | 4.32 |
| ? вопросительный знак | 10.51 |
| ... многоточие | 4.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.43 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 39.06 |
| () скобки | 0.91 |
| : двоеточие | 4.81 |
| ; точка с запятой | 0.50 |
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».
