Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 533976 |
| Слов в произведении (СВП): | 75441 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.2 |
| СДП диалога, знаков: | 29.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11933 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11024 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 909 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1413.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3455.33 | —> 432-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13934 (18.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61507 (81.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22658 (36.84%) |
| Прилагательное | 6480 (10.54%) |
| Глагол | 13868 (22.55%) |
| Местоимение-существительное | 5020 (8.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2122 (3.45%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 829 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 248 (0.40%) |
| Наречие | 2522 (4.10%) |
| Предикатив | 591 (0.96%) |
| Предлог | 7616 (12.38%) |
| Союз | 4230 (6.88%) |
| Междометие | 952 (1.55%) |
| Вводное слово | 238 (0.39%) |
| Частица | 3857 (6.27%) |
| Причастие | 1125 (1.83%) |
| Деепричастие | 167 (0.27%) |
| Служебных слов: | 24207 (39.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.56 |
| . точка | 110.51 |
| - тире | 26.79 |
| ! восклицательный знак | 9.80 |
| ? вопросительный знак | 21.63 |
| ... многоточие | 9.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.55 |
| " кавычка | 13.69 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 11.12 |
| ; точка с запятой | 1.10 |
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».
