Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 510704 |
| Слов в произведении (СВП): | 71931 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.24 |
| СДП диалога, знаков: | 40.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11303 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10611 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 692 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1373.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3293.99 | —> 1046-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15368 (21.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56563 (78.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19488 (34.45%) |
| Прилагательное | 6259 (11.07%) |
| Глагол | 13343 (23.59%) |
| Местоимение-существительное | 4770 (8.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2760 (4.88%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 605 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.31%) |
| Наречие | 2879 (5.09%) |
| Предикатив | 576 (1.02%) |
| Предлог | 7093 (12.54%) |
| Союз | 4966 (8.78%) |
| Междометие | 1127 (1.99%) |
| Вводное слово | 217 (0.38%) |
| Частица | 4587 (8.11%) |
| Причастие | 1003 (1.77%) |
| Деепричастие | 153 (0.27%) |
| Служебных слов: | 25678 (45.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.99 |
| . точка | 114.29 |
| - тире | 38.87 |
| ! восклицательный знак | 7.55 |
| ? вопросительный знак | 14.24 |
| ... многоточие | 5.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 19.30 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 5.05 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
