Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547253 |
| Слов в произведении (СВП): | 79469 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.47 |
| СДП диалога, знаков: | 32.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9259 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8741 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 518 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2878.62 | —> 5286-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17995 (22.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61474 (77.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21579 (35.10%) |
| Прилагательное | 7122 (11.59%) |
| Глагол | 13995 (22.77%) |
| Местоимение-существительное | 5073 (8.25%) |
| Местоименное прилагательное | 3374 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1114 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 212 (0.34%) |
| Наречие | 3784 (6.16%) |
| Предикатив | 582 (0.95%) |
| Предлог | 7586 (12.34%) |
| Союз | 6031 (9.81%) |
| Междометие | 1123 (1.83%) |
| Вводное слово | 187 (0.30%) |
| Частица | 4301 (7.00%) |
| Причастие | 1686 (2.74%) |
| Деепричастие | 200 (0.33%) |
| Служебных слов: | 27881 (45.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.57 |
| . точка | 92.12 |
| - тире | 16.77 |
| ! восклицательный знак | 11.06 |
| ? вопросительный знак | 13.36 |
| ... многоточие | 13.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.33 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.03 |
| " кавычка | 3.75 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 8.85 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
