Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 533256 |
| Слов в произведении (СВП): | 77353 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.02 |
| СДП диалога, знаков: | 51.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8725 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7934 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 791 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2704.23 | —> 7962-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18917 (24.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58436 (75.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17751 (30.38%) |
| Прилагательное | 7744 (13.25%) |
| Глагол | 12492 (21.38%) |
| Местоимение-существительное | 5013 (8.58%) |
| Местоименное прилагательное | 4104 (7.02%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 812 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.29%) |
| Наречие | 3830 (6.55%) |
| Предикатив | 664 (1.14%) |
| Предлог | 7054 (12.07%) |
| Союз | 6398 (10.95%) |
| Междометие | 1323 (2.26%) |
| Вводное слово | 179 (0.31%) |
| Частица | 4892 (8.37%) |
| Причастие | 1625 (2.78%) |
| Деепричастие | 164 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29137 (49.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.74 |
| . точка | 70.16 |
| - тире | 19.20 |
| ! восклицательный знак | 6.13 |
| ? вопросительный знак | 9.15 |
| ... многоточие | 5.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.93 |
| " кавычка | 13.86 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 5.88 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
