Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 557363 |
| Слов в произведении (СВП): | 83141 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.37 |
| СДП диалога, знаков: | 45.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9786 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9109 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 677 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2808.59 | —> 6300-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19978 (24.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63163 (75.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20379 (32.26%) |
| Прилагательное | 7977 (12.63%) |
| Глагол | 13713 (21.71%) |
| Местоимение-существительное | 5117 (8.10%) |
| Местоименное прилагательное | 3530 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1041 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 280 (0.44%) |
| Наречие | 4344 (6.88%) |
| Предикатив | 640 (1.01%) |
| Предлог | 8385 (13.28%) |
| Союз | 7351 (11.64%) |
| Междометие | 1113 (1.76%) |
| Вводное слово | 251 (0.40%) |
| Частица | 5041 (7.98%) |
| Причастие | 2228 (3.53%) |
| Деепричастие | 337 (0.53%) |
| Служебных слов: | 31137 (49.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.52 |
| . точка | 80.69 |
| - тире | 17.21 |
| ! восклицательный знак | 1.60 |
| ? вопросительный знак | 11.01 |
| ... многоточие | 6.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 4.88 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 2.30 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
