Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 538001 |
| Слов в произведении (СВП): | 77023 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.63 |
| СДП диалога, знаков: | 46.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12173 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11452 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 721 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1394.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3384.03 | —> 661-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16631 (21.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60392 (78.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20355 (33.70%) |
| Прилагательное | 7047 (11.67%) |
| Глагол | 14553 (24.10%) |
| Местоимение-существительное | 5706 (9.45%) |
| Местоименное прилагательное | 2979 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 694 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.29%) |
| Наречие | 3076 (5.09%) |
| Предикатив | 582 (0.96%) |
| Предлог | 7802 (12.92%) |
| Союз | 5503 (9.11%) |
| Междометие | 1149 (1.90%) |
| Вводное слово | 155 (0.26%) |
| Частица | 4456 (7.38%) |
| Причастие | 1205 (2.00%) |
| Деепричастие | 143 (0.24%) |
| Служебных слов: | 27909 (46.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.51 |
| . точка | 90.64 |
| - тире | 20.32 |
| ! восклицательный знак | 3.67 |
| ? вопросительный знак | 7.82 |
| ... многоточие | 2.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 6.39 |
| () скобки | 1.04 |
| : двоеточие | 5.45 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
