Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569570 |
| Слов в произведении (СВП): | 82495 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.99 |
| СДП диалога, знаков: | 33.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8810 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8209 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 601 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2638.41 | —> 8884-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18761 (22.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63734 (77.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20711 (32.50%) |
| Прилагательное | 6444 (10.11%) |
| Глагол | 17414 (27.32%) |
| Местоимение-существительное | 5569 (8.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3339 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 775 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 232 (0.36%) |
| Наречие | 3752 (5.89%) |
| Предикатив | 609 (0.96%) |
| Предлог | 7524 (11.81%) |
| Союз | 5827 (9.14%) |
| Междометие | 1306 (2.05%) |
| Вводное слово | 272 (0.43%) |
| Частица | 5073 (7.96%) |
| Причастие | 1102 (1.73%) |
| Деепричастие | 111 (0.17%) |
| Служебных слов: | 29029 (45.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.04 |
| . точка | 127.32 |
| - тире | 29.61 |
| ! восклицательный знак | 5.71 |
| ? вопросительный знак | 11.41 |
| ... многоточие | 5.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 5.03 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.13 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
