Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565565 |
| Слов в произведении (СВП): | 77375 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.64 |
| СДП диалога, знаков: | 46.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9782 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8633 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1149 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1322.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3031.40 | —> 3199-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13800 (17.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63575 (82.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22263 (35.02%) |
| Прилагательное | 6479 (10.19%) |
| Глагол | 13272 (20.88%) |
| Местоимение-существительное | 4539 (7.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3068 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 991 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.31%) |
| Наречие | 2519 (3.96%) |
| Предикатив | 468 (0.74%) |
| Предлог | 8064 (12.68%) |
| Союз | 5097 (8.02%) |
| Междометие | 952 (1.50%) |
| Вводное слово | 135 (0.21%) |
| Частица | 3611 (5.68%) |
| Причастие | 1810 (2.85%) |
| Деепричастие | 295 (0.46%) |
| Служебных слов: | 25768 (40.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.65 |
| . точка | 75.83 |
| - тире | 25.59 |
| ! восклицательный знак | 7.77 |
| ? вопросительный знак | 7.19 |
| ... многоточие | 5.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.09 |
| " кавычка | 32.53 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 3.72 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
