Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567715 |
| Слов в произведении (СВП): | 83837 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.53 |
| СДП диалога, знаков: | 53.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10469 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9850 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 619 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2805.59 | —> 6342-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19105 (22.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64732 (77.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22276 (34.41%) |
| Прилагательное | 7990 (12.34%) |
| Глагол | 14333 (22.14%) |
| Местоимение-существительное | 5136 (7.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3092 (4.78%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1372 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 193 (0.30%) |
| Наречие | 4060 (6.27%) |
| Предикатив | 714 (1.10%) |
| Предлог | 8763 (13.54%) |
| Союз | 6523 (10.08%) |
| Междометие | 1299 (2.01%) |
| Вводное слово | 266 (0.41%) |
| Частица | 4505 (6.96%) |
| Причастие | 1212 (1.87%) |
| Деепричастие | 234 (0.36%) |
| Служебных слов: | 29835 (46.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.55 |
| . точка | 78.47 |
| - тире | 31.01 |
| ! восклицательный знак | 11.46 |
| ? вопросительный знак | 9.17 |
| ... многоточие | 1.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.11 |
| " кавычка | 10.71 |
| () скобки | 1.12 |
| : двоеточие | 5.28 |
| ; точка с запятой | 0.97 |
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».
