Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547583 |
| Слов в произведении (СВП): | 82814 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.8 |
| СДП диалога, знаков: | 41.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9729 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9256 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 473 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2767.37 | —> 6952-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22729 (27.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60085 (72.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19387 (32.27%) |
| Прилагательное | 6469 (10.77%) |
| Глагол | 14041 (23.37%) |
| Местоимение-существительное | 5809 (9.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3708 (6.17%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1031 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.29%) |
| Наречие | 3679 (6.12%) |
| Предикатив | 700 (1.17%) |
| Предлог | 7841 (13.05%) |
| Союз | 7963 (13.25%) |
| Междометие | 1623 (2.70%) |
| Вводное слово | 272 (0.45%) |
| Частица | 7258 (12.08%) |
| Причастие | 1053 (1.75%) |
| Деепричастие | 205 (0.34%) |
| Служебных слов: | 34694 (57.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.47 |
| . точка | 121.73 |
| - тире | 9.77 |
| ! восклицательный знак | 1.14 |
| ? вопросительный знак | 7.17 |
| ... многоточие | 0.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 0.63 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.18 |
| ; 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».
