Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 573740 |
| Слов в произведении (СВП): | 85311 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.77 |
| СДП диалога, знаков: | 53.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9463 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8649 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 814 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1126.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2620.07 | —> 9121-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21799 (25.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63512 (74.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18531 (29.18%) |
| Прилагательное | 6555 (10.32%) |
| Глагол | 14734 (23.20%) |
| Местоимение-существительное | 6593 (10.38%) |
| Местоименное прилагательное | 4087 (6.44%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 904 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.23%) |
| Наречие | 3879 (6.11%) |
| Предикатив | 699 (1.10%) |
| Предлог | 7776 (12.24%) |
| Союз | 7994 (12.59%) |
| Междометие | 1477 (2.33%) |
| Вводное слово | 237 (0.37%) |
| Частица | 6806 (10.72%) |
| Причастие | 1146 (1.80%) |
| Деепричастие | 231 (0.36%) |
| Служебных слов: | 35216 (55.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 160.78 |
| . точка | 81.40 |
| - тире | 25.89 |
| ! восклицательный знак | 2.50 |
| ? вопросительный знак | 10.83 |
| ... многоточие | 6.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 4.95 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 3.14 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
