Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514509 |
| Слов в произведении (СВП): | 73737 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.2 |
| СДП диалога, знаков: | 47.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10134 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9503 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 631 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2908.99 | —> 4838-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17741 (24.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55996 (75.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18622 (33.26%) |
| Прилагательное | 6320 (11.29%) |
| Глагол | 12654 (22.60%) |
| Местоимение-существительное | 7531 (13.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3420 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 566 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.22%) |
| Наречие | 2993 (5.35%) |
| Предикатив | 612 (1.09%) |
| Предлог | 6220 (11.11%) |
| Союз | 6155 (10.99%) |
| Междометие | 1293 (2.31%) |
| Вводное слово | 244 (0.44%) |
| Частица | 4306 (7.69%) |
| Причастие | 849 (1.52%) |
| Деепричастие | 110 (0.20%) |
| Служебных слов: | 29288 (52.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.92 |
| . точка | 87.00 |
| - тире | 33.73 |
| ! восклицательный знак | 15.76 |
| ? вопросительный знак | 13.58 |
| ... многоточие | 8.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.15 |
| " кавычка | 4.33 |
| () скобки | 0.69 |
| : двоеточие | 4.03 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
