Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571683 |
| Слов в произведении (СВП): | 80196 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.84 |
| СДП диалога, знаков: | 42.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8701 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8423 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 278 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2618.46 | —> 9142-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18272 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61924 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19320 (31.20%) |
| Прилагательное | 6651 (10.74%) |
| Глагол | 16296 (26.32%) |
| Местоимение-существительное | 6440 (10.40%) |
| Местоименное прилагательное | 3463 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 808 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.19%) |
| Наречие | 3606 (5.82%) |
| Предикатив | 636 (1.03%) |
| Предлог | 7914 (12.78%) |
| Союз | 6520 (10.53%) |
| Междометие | 959 (1.55%) |
| Вводное слово | 166 (0.27%) |
| Частица | 4907 (7.92%) |
| Причастие | 1263 (2.04%) |
| Деепричастие | 311 (0.50%) |
| Служебных слов: | 30695 (49.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.21 |
| . точка | 94.62 |
| - тире | 27.40 |
| ! восклицательный знак | 0.74 |
| ? вопросительный знак | 13.98 |
| ... многоточие | 0.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 2.94 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.84 |
| ; 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».
