Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565026 |
| Слов в произведении (СВП): | 85885 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.44 |
| СДП диалога, знаков: | 51.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9023 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8573 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 450 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2626.53 | —> 9041-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21356 (24.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64529 (75.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18912 (29.31%) |
| Прилагательное | 6601 (10.23%) |
| Глагол | 16665 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 7791 (12.07%) |
| Местоименное прилагательное | 3799 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 870 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.26%) |
| Наречие | 4861 (7.53%) |
| Предикатив | 653 (1.01%) |
| Предлог | 8544 (13.24%) |
| Союз | 7182 (11.13%) |
| Междометие | 1404 (2.18%) |
| Вводное слово | 266 (0.41%) |
| Частица | 5412 (8.39%) |
| Причастие | 1090 (1.69%) |
| Деепричастие | 238 (0.37%) |
| Служебных слов: | 34642 (53.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.65 |
| . точка | 70.18 |
| - тире | 22.68 |
| ! восклицательный знак | 7.49 |
| ? вопросительный знак | 12.71 |
| ... многоточие | 5.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 1.16 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 10.33 |
| ; 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».
