Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582681 |
| Слов в произведении (СВП): | 82062 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.75 |
| СДП диалога, знаков: | 45.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9426 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9041 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 385 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2879.43 | —> 5268-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19550 (23.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62512 (76.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20505 (32.80%) |
| Прилагательное | 8197 (13.11%) |
| Глагол | 14967 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 5564 (8.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3579 (5.73%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 681 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.18%) |
| Наречие | 4179 (6.69%) |
| Предикатив | 747 (1.19%) |
| Предлог | 8234 (13.17%) |
| Союз | 5979 (9.56%) |
| Междометие | 970 (1.55%) |
| Вводное слово | 307 (0.49%) |
| Частица | 5326 (8.52%) |
| Причастие | 1705 (2.73%) |
| Деепричастие | 300 (0.48%) |
| Служебных слов: | 30270 (48.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.75 |
| . точка | 80.91 |
| - тире | 45.43 |
| ! восклицательный знак | 5.82 |
| ? вопросительный знак | 9.18 |
| ... многоточие | 7.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.15 |
| " кавычка | 14.59 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 10.02 |
| ; 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».
