Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542961 |
| Слов в произведении (СВП): | 79760 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.84 |
| СДП диалога, знаков: | 50.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9673 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8811 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 862 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2714.80 | —> 7784-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18163 (22.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61597 (77.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19118 (31.04%) |
| Прилагательное | 6594 (10.71%) |
| Глагол | 14512 (23.56%) |
| Местоимение-существительное | 7974 (12.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3616 (5.87%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 914 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.23%) |
| Наречие | 3293 (5.35%) |
| Предикатив | 565 (0.92%) |
| Предлог | 7111 (11.54%) |
| Союз | 6016 (9.77%) |
| Междометие | 1408 (2.29%) |
| Вводное слово | 174 (0.28%) |
| Частица | 4257 (6.91%) |
| Причастие | 1212 (1.97%) |
| Деепричастие | 106 (0.17%) |
| Служебных слов: | 30684 (49.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.03 |
| . точка | 84.87 |
| - тире | 32.21 |
| ! восклицательный знак | 4.78 |
| ? вопросительный знак | 11.80 |
| ... многоточие | 2.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.52 |
| () скобки | 0.76 |
| : двоеточие | 1.22 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
