Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 566793 |
| Слов в произведении (СВП): | 74763 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.92 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.62 |
| СДП диалога, знаков: | 53.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11603 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11012 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 591 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1535.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3606.33 | —> 168-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15266 (20.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59497 (79.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21728 (36.52%) |
| Прилагательное | 8770 (14.74%) |
| Глагол | 12976 (21.81%) |
| Местоимение-существительное | 3538 (5.95%) |
| Местоименное прилагательное | 2129 (3.58%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 800 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 187 (0.31%) |
| Наречие | 3420 (5.75%) |
| Предикатив | 514 (0.86%) |
| Предлог | 7704 (12.95%) |
| Союз | 4773 (8.02%) |
| Междометие | 759 (1.28%) |
| Вводное слово | 161 (0.27%) |
| Частица | 4244 (7.13%) |
| Причастие | 1667 (2.80%) |
| Деепричастие | 218 (0.37%) |
| Служебных слов: | 23541 (39.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.47 |
| . точка | 106.42 |
| - тире | 19.86 |
| ! восклицательный знак | 1.48 |
| ? вопросительный знак | 10.90 |
| ... многоточие | 2.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 7.72 |
| () скобки | 0.86 |
| : двоеточие | 2.35 |
| ; 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».
