Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567893 |
| Слов в произведении (СВП): | 87172 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.7 |
| СДП диалога, знаков: | 37.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8997 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8532 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 465 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1099.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2506.70 | —> 10403-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21584 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65588 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20324 (30.99%) |
| Прилагательное | 7334 (11.18%) |
| Глагол | 16339 (24.91%) |
| Местоимение-существительное | 6906 (10.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3849 (5.87%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 696 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.21%) |
| Наречие | 4054 (6.18%) |
| Предикатив | 664 (1.01%) |
| Предлог | 7448 (11.36%) |
| Союз | 7597 (11.58%) |
| Междометие | 1215 (1.85%) |
| Вводное слово | 238 (0.36%) |
| Частица | 6118 (9.33%) |
| Причастие | 1239 (1.89%) |
| Деепричастие | 221 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33609 (51.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.37 |
| . точка | 100.03 |
| - тире | 29.44 |
| ! восклицательный знак | 18.08 |
| ? вопросительный знак | 10.42 |
| ... многоточие | 6.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 2.32 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 5.64 |
| ; 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».
