Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 538180 |
| Слов в произведении (СВП): | 75649 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.92 |
| СДП диалога, знаков: | 41.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8716 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8171 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 545 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2655.59 | —> 8680-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18313 (24.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57336 (75.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18482 (32.23%) |
| Прилагательное | 5643 (9.84%) |
| Глагол | 13533 (23.60%) |
| Местоимение-существительное | 5376 (9.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3601 (6.28%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1060 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.38%) |
| Наречие | 3200 (5.58%) |
| Предикатив | 661 (1.15%) |
| Предлог | 7133 (12.44%) |
| Союз | 6171 (10.76%) |
| Междометие | 1133 (1.98%) |
| Вводное слово | 178 (0.31%) |
| Частица | 5000 (8.72%) |
| Причастие | 1128 (1.97%) |
| Деепричастие | 260 (0.45%) |
| Служебных слов: | 28868 (50.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.90 |
| . точка | 80.68 |
| - тире | 23.07 |
| ! восклицательный знак | 8.22 |
| ? вопросительный знак | 13.15 |
| ... многоточие | 18.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.48 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.42 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.86 |
| " кавычка | 17.55 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.60 |
| ; 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».
