Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550377 |
| Слов в произведении (СВП): | 79554 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.65 |
| СДП диалога, знаков: | 47.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8255 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7624 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 631 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2648.99 | —> 8764-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17320 (21.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62234 (78.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21036 (33.80%) |
| Прилагательное | 5830 (9.37%) |
| Глагол | 13782 (22.15%) |
| Местоимение-существительное | 5823 (9.36%) |
| Местоименное прилагательное | 3555 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1656 (2.66%) |
| Числительное (порядковое) | 440 (0.71%) |
| Наречие | 3005 (4.83%) |
| Предикатив | 509 (0.82%) |
| Предлог | 8346 (13.41%) |
| Союз | 5969 (9.59%) |
| Междометие | 891 (1.43%) |
| Вводное слово | 190 (0.31%) |
| Частица | 4685 (7.53%) |
| Причастие | 1553 (2.50%) |
| Деепричастие | 247 (0.40%) |
| Служебных слов: | 29718 (47.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.15 |
| . точка | 62.93 |
| - тире | 37.60 |
| ! восклицательный знак | 14.64 |
| ? вопросительный знак | 13.00 |
| ... многоточие | 29.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 22.31 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 9.47 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
