Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546211 |
| Слов в произведении (СВП): | 78903 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.79 |
| СДП диалога, знаков: | 54.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10525 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10003 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 522 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2998.61 | —> 3602-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19418 (24.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59485 (75.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20116 (33.82%) |
| Прилагательное | 7483 (12.58%) |
| Глагол | 13669 (22.98%) |
| Местоимение-существительное | 5290 (8.89%) |
| Местоименное прилагательное | 3175 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 779 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.28%) |
| Наречие | 3772 (6.34%) |
| Предикатив | 531 (0.89%) |
| Предлог | 8074 (13.57%) |
| Союз | 6333 (10.65%) |
| Междометие | 1530 (2.57%) |
| Вводное слово | 203 (0.34%) |
| Частица | 5237 (8.80%) |
| Причастие | 1216 (2.04%) |
| Деепричастие | 195 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30047 (50.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.23 |
| . точка | 83.71 |
| - тире | 21.09 |
| ! восклицательный знак | 2.17 |
| ? вопросительный знак | 8.05 |
| ... многоточие | 0.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 2.00 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.37 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
