Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 545490 |
| Слов в произведении (СВП): | 77856 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.47 |
| СДП диалога, знаков: | 42.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10099 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8749 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1350 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2897.79 | —> 5005-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18695 (24.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59161 (75.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19003 (32.12%) |
| Прилагательное | 6938 (11.73%) |
| Глагол | 13961 (23.60%) |
| Местоимение-существительное | 4262 (7.20%) |
| Местоименное прилагательное | 2672 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 625 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 66 (0.11%) |
| Наречие | 3937 (6.65%) |
| Предикатив | 718 (1.21%) |
| Предлог | 7101 (12.00%) |
| Союз | 6915 (11.69%) |
| Междометие | 1019 (1.72%) |
| Вводное слово | 351 (0.59%) |
| Частица | 5270 (8.91%) |
| Причастие | 1264 (2.14%) |
| Деепричастие | 209 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27810 (47.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.62 |
| . точка | 76.37 |
| - тире | 55.71 |
| ! восклицательный знак | 15.59 |
| ? вопросительный знак | 18.88 |
| ... многоточие | 17.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 3.46 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 4.98 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
