Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 575286 |
| Слов в произведении (СВП): | 85273 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.72 |
| СДП диалога, знаков: | 48.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7723 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7497 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 226 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1107.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2439.47 | —> 10996-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20377 (23.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64896 (76.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18283 (28.17%) |
| Прилагательное | 5917 (9.12%) |
| Глагол | 17948 (27.66%) |
| Местоимение-существительное | 8611 (13.27%) |
| Местоименное прилагательное | 3849 (5.93%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 764 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.18%) |
| Наречие | 4007 (6.17%) |
| Предикатив | 702 (1.08%) |
| Предлог | 7525 (11.60%) |
| Союз | 6932 (10.68%) |
| Междометие | 1486 (2.29%) |
| Вводное слово | 137 (0.21%) |
| Частица | 5692 (8.77%) |
| Причастие | 915 (1.41%) |
| Деепричастие | 205 (0.32%) |
| Служебных слов: | 34448 (53.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.83 |
| . точка | 84.15 |
| - тире | 25.68 |
| ! восклицательный знак | 5.65 |
| ? вопросительный знак | 13.42 |
| ... многоточие | 4.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 2.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.32 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
