Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 570344 |
| Слов в произведении (СВП): | 80738 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 111.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 147.6 |
| СДП диалога, знаков: | 78.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10398 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9680 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 718 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1336.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3123.38 | —> 2216-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19162 (23.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61576 (76.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20136 (32.70%) |
| Прилагательное | 7838 (12.73%) |
| Глагол | 12785 (20.76%) |
| Местоимение-существительное | 3765 (6.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3118 (5.06%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 808 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.30%) |
| Наречие | 3901 (6.34%) |
| Предикатив | 515 (0.84%) |
| Предлог | 7943 (12.90%) |
| Союз | 7124 (11.57%) |
| Междометие | 1322 (2.15%) |
| Вводное слово | 187 (0.30%) |
| Частица | 5938 (9.64%) |
| Причастие | 2291 (3.72%) |
| Деепричастие | 183 (0.30%) |
| Служебных слов: | 29592 (48.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.90 |
| . точка | 44.77 |
| - тире | 17.82 |
| ! восклицательный знак | 9.28 |
| ? вопросительный знак | 3.67 |
| ... многоточие | 5.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.45 |
| " кавычка | 4.12 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 2.29 |
| ; точка с запятой | 0.93 |
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».
