Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576925 |
| Слов в произведении (СВП): | 84937 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.86 |
| СДП диалога, знаков: | 60.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9287 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8426 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 861 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1138.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2593.20 | —> 9416-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22795 (26.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62142 (73.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18108 (29.14%) |
| Прилагательное | 7474 (12.03%) |
| Глагол | 14269 (22.96%) |
| Местоимение-существительное | 6814 (10.97%) |
| Местоименное прилагательное | 4364 (7.02%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 822 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.21%) |
| Наречие | 4572 (7.36%) |
| Предикатив | 656 (1.06%) |
| Предлог | 7933 (12.77%) |
| Союз | 7670 (12.34%) |
| Междометие | 1704 (2.74%) |
| Вводное слово | 307 (0.49%) |
| Частица | 6221 (10.01%) |
| Причастие | 1324 (2.13%) |
| Деепричастие | 284 (0.46%) |
| Служебных слов: | 35308 (56.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.19 |
| . точка | 67.91 |
| - тире | 22.62 |
| ! восклицательный знак | 7.41 |
| ? вопросительный знак | 7.01 |
| ... многоточие | 5.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 6.30 |
| () скобки | 0.71 |
| : двоеточие | 3.06 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
