Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 539863 |
| Слов в произведении (СВП): | 79682 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.31 |
| СДП диалога, знаков: | 43.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8812 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8529 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 283 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2759.81 | —> 7082-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18067 (22.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61615 (77.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20239 (32.85%) |
| Прилагательное | 5444 (8.84%) |
| Глагол | 16448 (26.69%) |
| Местоимение-существительное | 5688 (9.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3365 (5.46%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 990 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.27%) |
| Наречие | 3940 (6.39%) |
| Предикатив | 592 (0.96%) |
| Предлог | 7561 (12.27%) |
| Союз | 6213 (10.08%) |
| Междометие | 1209 (1.96%) |
| Вводное слово | 199 (0.32%) |
| Частица | 5411 (8.78%) |
| Причастие | 985 (1.60%) |
| Деепричастие | 192 (0.31%) |
| Служебных слов: | 29850 (48.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.88 |
| . точка | 90.74 |
| - тире | 31.68 |
| ! восклицательный знак | 6.50 |
| ? вопросительный знак | 19.33 |
| ... многоточие | 3.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 13.27 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.60 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
