Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571574 |
| Слов в произведении (СВП): | 80988 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.48 |
| СДП диалога, знаков: | 35.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 40% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10333 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9734 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 599 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1239.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2925.16 | —> 4628-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17521 (21.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63467 (78.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21783 (34.32%) |
| Прилагательное | 7062 (11.13%) |
| Глагол | 14944 (23.55%) |
| Местоимение-существительное | 7392 (11.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2805 (4.42%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 868 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.31%) |
| Наречие | 3427 (5.40%) |
| Предикатив | 835 (1.32%) |
| Предлог | 7511 (11.83%) |
| Союз | 5491 (8.65%) |
| Междометие | 1283 (2.02%) |
| Вводное слово | 263 (0.41%) |
| Частица | 4343 (6.84%) |
| Причастие | 1274 (2.01%) |
| Деепричастие | 166 (0.26%) |
| Служебных слов: | 29270 (46.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.14 |
| . точка | 121.23 |
| - тире | 42.91 |
| ! восклицательный знак | 10.17 |
| ? вопросительный знак | 17.73 |
| ... многоточие | 16.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 19.62 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 3.12 |
| ; 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».
