Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 564719 |
| Слов в произведении (СВП): | 81771 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.95 |
| СДП диалога, знаков: | 38.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9716 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9298 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 418 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2881.28 | —> 5241-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19116 (23.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62655 (76.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22044 (35.18%) |
| Прилагательное | 7192 (11.48%) |
| Глагол | 14697 (23.46%) |
| Местоимение-существительное | 4305 (6.87%) |
| Местоименное прилагательное | 2841 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1062 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 243 (0.39%) |
| Наречие | 4258 (6.80%) |
| Предикатив | 738 (1.18%) |
| Предлог | 8153 (13.01%) |
| Союз | 6777 (10.82%) |
| Междометие | 1529 (2.44%) |
| Вводное слово | 295 (0.47%) |
| Частица | 5286 (8.44%) |
| Причастие | 1118 (1.78%) |
| Деепричастие | 206 (0.33%) |
| Служебных слов: | 29414 (46.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.31 |
| . точка | 94.70 |
| - тире | 29.45 |
| ! восклицательный знак | 6.84 |
| ? вопросительный знак | 12.01 |
| ... многоточие | 4.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
| " кавычка | 25.90 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 0.89 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
