Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542797 |
| Слов в произведении (СВП): | 73819 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.79 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.79 |
| СДП диалога, знаков: | 51.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12477 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11221 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1256 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1503.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3607.74 | —> 167-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14416 (19.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59403 (80.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20552 (34.60%) |
| Прилагательное | 8223 (13.84%) |
| Глагол | 11977 (20.16%) |
| Местоимение-существительное | 3278 (5.52%) |
| Местоименное прилагательное | 2137 (3.60%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1117 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 322 (0.54%) |
| Наречие | 3374 (5.68%) |
| Предикатив | 604 (1.02%) |
| Предлог | 7782 (13.10%) |
| Союз | 4892 (8.24%) |
| Междометие | 856 (1.44%) |
| Вводное слово | 224 (0.38%) |
| Частица | 4057 (6.83%) |
| Причастие | 1449 (2.44%) |
| Деепричастие | 121 (0.20%) |
| Служебных слов: | 23363 (39.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.30 |
| . точка | 67.87 |
| - тире | 33.51 |
| ! восклицательный знак | 9.93 |
| ? вопросительный знак | 18.90 |
| ... многоточие | 9.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 20.27 |
| () скобки | 1.71 |
| : двоеточие | 6.35 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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».
