Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515807 |
| Слов в произведении (СВП): | 74406 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.21 |
| СДП диалога, знаков: | 47.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8918 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8402 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 516 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1160.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2690.93 | —> 8159-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16817 (22.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57589 (77.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18078 (31.39%) |
| Прилагательное | 6471 (11.24%) |
| Глагол | 13824 (24.00%) |
| Местоимение-существительное | 6103 (10.60%) |
| Местоименное прилагательное | 3443 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 838 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.24%) |
| Наречие | 2973 (5.16%) |
| Предикатив | 544 (0.94%) |
| Предлог | 6246 (10.85%) |
| Союз | 6511 (11.31%) |
| Междометие | 1303 (2.26%) |
| Вводное слово | 147 (0.26%) |
| Частица | 4354 (7.56%) |
| Причастие | 1229 (2.13%) |
| Деепричастие | 165 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28285 (49.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.50 |
| . точка | 98.80 |
| - тире | 34.15 |
| ! восклицательный знак | 4.34 |
| ? вопросительный знак | 10.38 |
| ... многоточие | 7.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 5.01 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 6.69 |
| ; 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».
