Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 557426 |
| Слов в произведении (СВП): | 78256 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.23 |
| СДП диалога, знаков: | 44.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8532 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8111 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 421 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2634.44 | —> 8923-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19137 (24.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59119 (75.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18680 (31.60%) |
| Прилагательное | 6979 (11.80%) |
| Глагол | 13819 (23.37%) |
| Местоимение-существительное | 6115 (10.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3532 (5.97%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 623 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.12%) |
| Наречие | 3604 (6.10%) |
| Предикатив | 874 (1.48%) |
| Предлог | 6843 (11.58%) |
| Союз | 5637 (9.54%) |
| Междометие | 1331 (2.25%) |
| Вводное слово | 227 (0.38%) |
| Частица | 5304 (8.97%) |
| Причастие | 1490 (2.52%) |
| Деепричастие | 149 (0.25%) |
| Служебных слов: | 29155 (49.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.54 |
| . точка | 96.85 |
| - тире | 29.72 |
| ! восклицательный знак | 3.53 |
| ? вопросительный знак | 13.65 |
| ... многоточие | 3.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.30 |
| " кавычка | 17.99 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 2.65 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
