Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571979 |
| Слов в произведении (СВП): | 83211 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.05 |
| СДП диалога, знаков: | 37.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10489 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9661 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 828 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2952.83 | —> 4213-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19907 (23.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63304 (76.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20868 (32.96%) |
| Прилагательное | 7478 (11.81%) |
| Глагол | 15678 (24.77%) |
| Местоимение-существительное | 5178 (8.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3470 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 943 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.25%) |
| Наречие | 3994 (6.31%) |
| Предикатив | 673 (1.06%) |
| Предлог | 7685 (12.14%) |
| Союз | 7286 (11.51%) |
| Междометие | 1259 (1.99%) |
| Вводное слово | 433 (0.68%) |
| Частица | 5098 (8.05%) |
| Причастие | 1168 (1.85%) |
| Деепричастие | 140 (0.22%) |
| Служебных слов: | 30562 (48.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.62 |
| . точка | 70.41 |
| - тире | 41.16 |
| ! восклицательный знак | 16.36 |
| ? вопросительный знак | 9.28 |
| ... многоточие | 9.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.36 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.79 |
| " кавычка | 19.05 |
| () скобки | 1.66 |
| : двоеточие | 7.04 |
| ; 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».
