Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 556202 |
| Слов в произведении (СВП): | 82703 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.41 |
| СДП диалога, знаков: | 43.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8924 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8260 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 664 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1138.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2601.54 | —> 9326-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18626 (22.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64077 (77.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21230 (33.13%) |
| Прилагательное | 6604 (10.31%) |
| Глагол | 14993 (23.40%) |
| Местоимение-существительное | 5831 (9.10%) |
| Местоименное прилагательное | 3790 (5.91%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 594 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.27%) |
| Наречие | 3845 (6.00%) |
| Предикатив | 550 (0.86%) |
| Предлог | 7877 (12.29%) |
| Союз | 6954 (10.85%) |
| Междометие | 1406 (2.19%) |
| Вводное слово | 273 (0.43%) |
| Частица | 5253 (8.20%) |
| Причастие | 1153 (1.80%) |
| Деепричастие | 181 (0.28%) |
| Служебных слов: | 31584 (49.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.79 |
| . точка | 81.13 |
| - тире | 24.34 |
| ! восклицательный знак | 7.03 |
| ? вопросительный знак | 6.26 |
| ... многоточие | 6.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.53 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 2.88 |
| () скобки | 0.54 |
| : двоеточие | 8.04 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
