Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 568967 |
| Слов в произведении (СВП): | 87373 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.14 |
| СДП диалога, знаков: | 42.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9962 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9066 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 896 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1175.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2718.09 | —> 7731-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23213 (26.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64160 (73.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17871 (27.85%) |
| Прилагательное | 8222 (12.81%) |
| Глагол | 14568 (22.71%) |
| Местоимение-существительное | 6143 (9.57%) |
| Местоименное прилагательное | 4514 (7.04%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1034 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.26%) |
| Наречие | 5262 (8.20%) |
| Предикатив | 922 (1.44%) |
| Предлог | 8175 (12.74%) |
| Союз | 8710 (13.58%) |
| Междометие | 1174 (1.83%) |
| Вводное слово | 255 (0.40%) |
| Частица | 6460 (10.07%) |
| Причастие | 1949 (3.04%) |
| Деепричастие | 325 (0.51%) |
| Служебных слов: | 35770 (55.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.74 |
| . точка | 67.64 |
| - тире | 13.04 |
| ! восклицательный знак | 1.81 |
| ? вопросительный знак | 10.62 |
| ... многоточие | 9.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.45 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.60 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.90 |
| " кавычка | 8.02 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 1.10 |
| ; 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».
