Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571519 |
| Слов в произведении (СВП): | 79175 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.74 |
| СДП диалога, знаков: | 45.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9751 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9120 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 631 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1238.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2870.07 | —> 5398-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17101 (21.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62074 (78.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21326 (34.36%) |
| Прилагательное | 7842 (12.63%) |
| Глагол | 13647 (21.98%) |
| Местоимение-существительное | 5435 (8.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3022 (4.87%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1104 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 288 (0.46%) |
| Наречие | 3090 (4.98%) |
| Предикатив | 562 (0.91%) |
| Предлог | 7391 (11.91%) |
| Союз | 5413 (8.72%) |
| Междометие | 1497 (2.41%) |
| Вводное слово | 200 (0.32%) |
| Частица | 4100 (6.61%) |
| Причастие | 1376 (2.22%) |
| Деепричастие | 218 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27281 (43.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.80 |
| . точка | 101.71 |
| - тире | 45.18 |
| ! восклицательный знак | 4.85 |
| ? вопросительный знак | 10.82 |
| ... многоточие | 7.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 10.60 |
| () скобки | 1.17 |
| : двоеточие | 3.62 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
