Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555623 |
| Слов в произведении (СВП): | 71119 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 106.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 119.7 |
| СДП диалога, знаков: | 93.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6784 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6431 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 353 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1156.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2454.07 | —> 10875-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15095 (21.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56024 (78.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20283 (36.20%) |
| Прилагательное | 8093 (14.45%) |
| Глагол | 11122 (19.85%) |
| Местоимение-существительное | 2990 (5.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3236 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1135 (2.03%) |
| Числительное (порядковое) | 282 (0.50%) |
| Наречие | 3207 (5.72%) |
| Предикатив | 483 (0.86%) |
| Предлог | 7729 (13.80%) |
| Союз | 4160 (7.43%) |
| Междометие | 896 (1.60%) |
| Вводное слово | 129 (0.23%) |
| Частица | 3204 (5.72%) |
| Причастие | 2114 (3.77%) |
| Деепричастие | 349 (0.62%) |
| Служебных слов: | 22695 (40.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.13 |
| . точка | 64.47 |
| - тире | 21.92 |
| ! восклицательный знак | 1.83 |
| ? вопросительный знак | 2.84 |
| ... многоточие | 4.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 6.75 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.32 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
