Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 530481 |
| Слов в произведении (СВП): | 80288 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.34 |
| СДП диалога, знаков: | 41.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9758 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9258 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 500 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2787.30 | —> 6638-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21062 (26.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59226 (73.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19167 (32.36%) |
| Прилагательное | 6343 (10.71%) |
| Глагол | 13619 (22.99%) |
| Местоимение-существительное | 5381 (9.09%) |
| Местоименное прилагательное | 3734 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1134 (1.91%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.32%) |
| Наречие | 3610 (6.10%) |
| Предикатив | 680 (1.15%) |
| Предлог | 7920 (13.37%) |
| Союз | 7375 (12.45%) |
| Междометие | 1475 (2.49%) |
| Вводное слово | 271 (0.46%) |
| Частица | 6446 (10.88%) |
| Причастие | 1145 (1.93%) |
| Деепричастие | 218 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32835 (55.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.83 |
| . точка | 116.23 |
| - тире | 8.22 |
| ! восклицательный знак | 1.48 |
| ? вопросительный знак | 6.76 |
| ... многоточие | 0.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 0.70 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.36 |
| ; 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».
