Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537329 |
| Слов в произведении (СВП): | 75302 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.59 |
| СДП диалога, знаков: | 41.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10585 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9593 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 992 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1303.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3092.35 | —> 2539-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16989 (22.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58313 (77.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19271 (33.05%) |
| Прилагательное | 6883 (11.80%) |
| Глагол | 13205 (22.64%) |
| Местоимение-существительное | 4485 (7.69%) |
| Местоименное прилагательное | 2711 (4.65%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 996 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 176 (0.30%) |
| Наречие | 3862 (6.62%) |
| Предикатив | 557 (0.96%) |
| Предлог | 7413 (12.71%) |
| Союз | 6289 (10.78%) |
| Междометие | 1020 (1.75%) |
| Вводное слово | 262 (0.45%) |
| Частица | 4400 (7.55%) |
| Причастие | 1099 (1.88%) |
| Деепричастие | 200 (0.34%) |
| Служебных слов: | 26791 (45.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.17 |
| . точка | 98.72 |
| - тире | 35.44 |
| ! восклицательный знак | 5.66 |
| ? вопросительный знак | 14.33 |
| ... многоточие | 7.70 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 13.53 |
| () скобки | 0.52 |
| : двоеточие | 5.33 |
| ; точка с запятой | 3.24 |
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».
