Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 540737 |
| Слов в произведении (СВП): | 83958 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.23 |
| СДП диалога, знаков: | 35.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10014 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9063 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 951 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2832.28 | —> 5943-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21194 (25.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62764 (74.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17658 (28.13%) |
| Прилагательное | 6538 (10.42%) |
| Глагол | 15244 (24.29%) |
| Местоимение-существительное | 7041 (11.22%) |
| Местоименное прилагательное | 3607 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1074 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.35%) |
| Наречие | 3990 (6.36%) |
| Предикатив | 582 (0.93%) |
| Предлог | 7346 (11.70%) |
| Союз | 8117 (12.93%) |
| Междометие | 1713 (2.73%) |
| Вводное слово | 251 (0.40%) |
| Частица | 6095 (9.71%) |
| Причастие | 928 (1.48%) |
| Деепричастие | 221 (0.35%) |
| Служебных слов: | 34400 (54.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.71 |
| . точка | 114.01 |
| - тире | 28.90 |
| ! восклицательный знак | 10.24 |
| ? вопросительный знак | 8.18 |
| ... многоточие | 4.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 4.75 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 6.54 |
| ; 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».
