Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 578863 |
| Слов в произведении (СВП): | 83536 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.2 |
| СДП диалога, знаков: | 33.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8974 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8541 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 433 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2676.03 | —> 8390-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19909 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63627 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18893 (29.69%) |
| Прилагательное | 6925 (10.88%) |
| Глагол | 17028 (26.76%) |
| Местоимение-существительное | 7038 (11.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3324 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 995 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.27%) |
| Наречие | 4680 (7.36%) |
| Предикатив | 742 (1.17%) |
| Предлог | 7282 (11.44%) |
| Союз | 6609 (10.39%) |
| Междометие | 998 (1.57%) |
| Вводное слово | 261 (0.41%) |
| Частица | 5198 (8.17%) |
| Причастие | 1032 (1.62%) |
| Деепричастие | 160 (0.25%) |
| Служебных слов: | 30891 (48.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.11 |
| . точка | 114.78 |
| - тире | 47.64 |
| ! восклицательный знак | 9.37 |
| ? вопросительный знак | 16.41 |
| ... многоточие | 10.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.26 |
| " кавычка | 3.90 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.14 |
| ; 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».
