Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576788 |
| Слов в произведении (СВП): | 83973 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.9 |
| СДП диалога, знаков: | 48.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8476 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7833 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 643 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2660.36 | —> 8602-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18742 (22.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65231 (77.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22111 (33.90%) |
| Прилагательное | 6482 (9.94%) |
| Глагол | 14840 (22.75%) |
| Местоимение-существительное | 5388 (8.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3922 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1029 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 242 (0.37%) |
| Наречие | 3463 (5.31%) |
| Предикатив | 475 (0.73%) |
| Предлог | 8365 (12.82%) |
| Союз | 6828 (10.47%) |
| Междометие | 985 (1.51%) |
| Вводное слово | 259 (0.40%) |
| Частица | 4945 (7.58%) |
| Причастие | 1695 (2.60%) |
| Деепричастие | 201 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30898 (47.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.59 |
| . точка | 55.39 |
| - тире | 31.69 |
| ! восклицательный знак | 13.73 |
| ? вопросительный знак | 12.72 |
| ... многоточие | 28.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.95 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 8.11 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 11.37 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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».
