Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576610 |
| Слов в произведении (СВП): | 78702 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.45 |
| СДП диалога, знаков: | 60.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10300 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9409 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 891 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2953.25 | —> 4209-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19159 (24.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59543 (75.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20398 (34.26%) |
| Прилагательное | 6662 (11.19%) |
| Глагол | 12294 (20.65%) |
| Местоимение-существительное | 4867 (8.17%) |
| Местоименное прилагательное | 3538 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 791 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.27%) |
| Наречие | 2956 (4.96%) |
| Предикатив | 724 (1.22%) |
| Предлог | 8115 (13.63%) |
| Союз | 7040 (11.82%) |
| Междометие | 1415 (2.38%) |
| Вводное слово | 237 (0.40%) |
| Частица | 5538 (9.30%) |
| Причастие | 1659 (2.79%) |
| Деепричастие | 198 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30950 (51.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.95 |
| . точка | 76.47 |
| - тире | 33.33 |
| ! восклицательный знак | 5.40 |
| ? вопросительный знак | 12.74 |
| ... многоточие | 13.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.95 |
| " кавычка | 14.93 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.26 |
| ; 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».
