Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550194 |
| Слов в произведении (СВП): | 79331 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.65 |
| СДП диалога, знаков: | 53.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7534 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7314 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 220 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2516.19 | —> 10303-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20041 (25.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59290 (74.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16424 (27.70%) |
| Прилагательное | 6828 (11.52%) |
| Глагол | 15189 (25.62%) |
| Местоимение-существительное | 7148 (12.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3847 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 553 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 100 (0.17%) |
| Наречие | 4606 (7.77%) |
| Предикатив | 608 (1.03%) |
| Предлог | 7109 (11.99%) |
| Союз | 6659 (11.23%) |
| Междометие | 1456 (2.46%) |
| Вводное слово | 334 (0.56%) |
| Частица | 5555 (9.37%) |
| Причастие | 864 (1.46%) |
| Деепричастие | 176 (0.30%) |
| Служебных слов: | 32293 (54.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.48 |
| . точка | 97.93 |
| - тире | 33.92 |
| ! восклицательный знак | 7.88 |
| ? вопросительный знак | 13.03 |
| ... многоточие | 3.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 1.89 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.32 |
| ; 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».
