Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 554878 |
| Слов в произведении (СВП): | 76051 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.47 |
| СДП диалога, знаков: | 46.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9271 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8498 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 773 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2772.15 | —> 6884-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16813 (22.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59238 (77.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20239 (34.17%) |
| Прилагательное | 5849 (9.87%) |
| Глагол | 14090 (23.79%) |
| Местоимение-существительное | 5879 (9.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3216 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1200 (2.03%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.31%) |
| Наречие | 3027 (5.11%) |
| Предикатив | 602 (1.02%) |
| Предлог | 6446 (10.88%) |
| Союз | 6030 (10.18%) |
| Междометие | 1333 (2.25%) |
| Вводное слово | 166 (0.28%) |
| Частица | 3906 (6.59%) |
| Причастие | 946 (1.60%) |
| Деепричастие | 125 (0.21%) |
| Служебных слов: | 27107 (45.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.39 |
| . точка | 95.49 |
| - тире | 44.59 |
| ! восклицательный знак | 5.72 |
| ? вопросительный знак | 17.49 |
| ... многоточие | 5.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 31.12 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.17 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
