Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 557024 |
| Слов в произведении (СВП): | 84831 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.28 |
| СДП диалога, знаков: | 37.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9581 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8945 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 636 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2697.13 | —> 8074-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22128 (26.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62703 (73.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17927 (28.59%) |
| Прилагательное | 6063 (9.67%) |
| Глагол | 16607 (26.49%) |
| Местоимение-существительное | 9308 (14.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3646 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 815 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.21%) |
| Наречие | 3940 (6.28%) |
| Предикатив | 726 (1.16%) |
| Предлог | 7268 (11.59%) |
| Союз | 7347 (11.72%) |
| Междометие | 1274 (2.03%) |
| Вводное слово | 288 (0.46%) |
| Частица | 6700 (10.69%) |
| Причастие | 943 (1.50%) |
| Деепричастие | 231 (0.37%) |
| Служебных слов: | 36083 (57.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.97 |
| . точка | 114.95 |
| - тире | 27.67 |
| ! восклицательный знак | 4.84 |
| ? вопросительный знак | 15.55 |
| ... многоточие | 2.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 4.06 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 2.32 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
