Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562880 |
| Слов в произведении (СВП): | 77644 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.51 |
| СДП диалога, знаков: | 43.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7659 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7127 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 532 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1120.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2467.61 | —> 10758-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19166 (24.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58478 (75.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17232 (29.47%) |
| Прилагательное | 6564 (11.22%) |
| Глагол | 14555 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 7622 (13.03%) |
| Местоименное прилагательное | 3164 (5.41%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 791 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.28%) |
| Наречие | 3835 (6.56%) |
| Предикатив | 616 (1.05%) |
| Предлог | 6888 (11.78%) |
| Союз | 6711 (11.48%) |
| Междометие | 1304 (2.23%) |
| Вводное слово | 219 (0.37%) |
| Частица | 5032 (8.60%) |
| Причастие | 790 (1.35%) |
| Деепричастие | 206 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31161 (53.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.12 |
| . точка | 100.63 |
| - тире | 50.53 |
| ! восклицательный знак | 7.66 |
| ? вопросительный знак | 19.09 |
| ... многоточие | 8.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.29 |
| " кавычка | 4.06 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.35 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
