Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548956 |
| Слов в произведении (СВП): | 76591 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.87 |
| СДП диалога, знаков: | 53.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10848 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9602 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1246 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1405.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3244.86 | —> 1311-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15319 (20.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61272 (80.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20340 (33.20%) |
| Прилагательное | 8322 (13.58%) |
| Глагол | 12405 (20.25%) |
| Местоимение-существительное | 3101 (5.06%) |
| Местоименное прилагательное | 2676 (4.37%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 845 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.21%) |
| Наречие | 3449 (5.63%) |
| Предикатив | 635 (1.04%) |
| Предлог | 7219 (11.78%) |
| Союз | 5732 (9.36%) |
| Междометие | 1077 (1.76%) |
| Вводное слово | 236 (0.39%) |
| Частица | 4248 (6.93%) |
| Причастие | 1724 (2.81%) |
| Деепричастие | 139 (0.23%) |
| Служебных слов: | 24449 (39.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.42 |
| . точка | 60.48 |
| - тире | 34.04 |
| ! восклицательный знак | 9.41 |
| ? вопросительный знак | 8.93 |
| ... многоточие | 8.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 10.90 |
| () скобки | 0.99 |
| : двоеточие | 5.97 |
| ; точка с запятой | 0.54 |
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».
