Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 568457 |
| Слов в произведении (СВП): | 83836 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.36 |
| СДП диалога, знаков: | 58.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9390 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8896 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 494 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2757.00 | —> 7131-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21299 (25.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62537 (74.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18343 (29.33%) |
| Прилагательное | 7343 (11.74%) |
| Глагол | 14692 (23.49%) |
| Местоимение-существительное | 6223 (9.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3888 (6.22%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 969 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 271 (0.43%) |
| Наречие | 4678 (7.48%) |
| Предикатив | 672 (1.07%) |
| Предлог | 8335 (13.33%) |
| Союз | 7373 (11.79%) |
| Междометие | 1390 (2.22%) |
| Вводное слово | 253 (0.40%) |
| Частица | 6039 (9.66%) |
| Причастие | 1220 (1.95%) |
| Деепричастие | 229 (0.37%) |
| Служебных слов: | 33739 (53.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.24 |
| . точка | 75.52 |
| - тире | 16.09 |
| ! восклицательный знак | 1.93 |
| ? вопросительный знак | 9.22 |
| ... многоточие | 4.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 4.51 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 1.85 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
