Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 539895 |
| Слов в произведении (СВП): | 78428 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.71 |
| СДП диалога, знаков: | 43.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11014 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10590 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 424 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3211.54 | —> 1526-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17687 (22.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60741 (77.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20904 (34.41%) |
| Прилагательное | 7086 (11.67%) |
| Глагол | 13824 (22.76%) |
| Местоимение-существительное | 4540 (7.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3321 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1056 (1.74%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.20%) |
| Наречие | 3524 (5.80%) |
| Предикатив | 587 (0.97%) |
| Предлог | 7498 (12.34%) |
| Союз | 6513 (10.72%) |
| Междометие | 1264 (2.08%) |
| Вводное слово | 182 (0.30%) |
| Частица | 4948 (8.15%) |
| Причастие | 1898 (3.12%) |
| Деепричастие | 255 (0.42%) |
| Служебных слов: | 28526 (46.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.56 |
| . точка | 87.04 |
| - тире | 11.68 |
| ! восклицательный знак | 2.13 |
| ? вопросительный знак | 6.69 |
| ... многоточие | 2.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 12.89 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 3.56 |
| ; 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».
