Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507871 |
| Слов в произведении (СВП): | 76285 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.06 |
| СДП диалога, знаков: | 49.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10887 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10217 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 670 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3103.33 | —> 2431-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18634 (24.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57651 (75.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18356 (31.84%) |
| Прилагательное | 6486 (11.25%) |
| Глагол | 14422 (25.02%) |
| Местоимение-существительное | 5241 (9.09%) |
| Местоименное прилагательное | 3186 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 662 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.33%) |
| Наречие | 3238 (5.62%) |
| Предикатив | 406 (0.70%) |
| Предлог | 7164 (12.43%) |
| Союз | 6821 (11.83%) |
| Междометие | 1306 (2.27%) |
| Вводное слово | 175 (0.30%) |
| Частица | 5390 (9.35%) |
| Причастие | 1066 (1.85%) |
| Деепричастие | 294 (0.51%) |
| Служебных слов: | 29584 (51.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.22 |
| . точка | 84.17 |
| - тире | 22.65 |
| ! восклицательный знак | 3.40 |
| ? вопросительный знак | 8.68 |
| ... многоточие | 6.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 8.73 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 10.13 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
