Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 563909 |
| Слов в произведении (СВП): | 84289 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.29 |
| СДП диалога, знаков: | 38.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7639 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7349 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 290 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1028.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2277.88 | —> 11693-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21398 (25.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62891 (74.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17323 (27.54%) |
| Прилагательное | 6508 (10.35%) |
| Глагол | 17275 (27.47%) |
| Местоимение-существительное | 7334 (11.66%) |
| Местоименное прилагательное | 4520 (7.19%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1009 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.22%) |
| Наречие | 4483 (7.13%) |
| Предикатив | 827 (1.31%) |
| Предлог | 7654 (12.17%) |
| Союз | 6679 (10.62%) |
| Междометие | 1187 (1.89%) |
| Вводное слово | 240 (0.38%) |
| Частица | 5517 (8.77%) |
| Причастие | 911 (1.45%) |
| Деепричастие | 175 (0.28%) |
| Служебных слов: | 33329 (52.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.23 |
| . точка | 108.76 |
| - тире | 26.79 |
| ! восклицательный знак | 2.34 |
| ? вопросительный знак | 17.53 |
| ... многоточие | 5.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 4.29 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.36 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
