Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 535752 |
| Слов в произведении (СВП): | 79706 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.64 |
| СДП диалога, знаков: | 35.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11009 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10088 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 921 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1280.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3089.28 | —> 2577-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16516 (20.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63190 (79.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18995 (30.06%) |
| Прилагательное | 6755 (10.69%) |
| Глагол | 15597 (24.68%) |
| Местоимение-существительное | 5805 (9.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3293 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 900 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.25%) |
| Наречие | 3260 (5.16%) |
| Предикатив | 506 (0.80%) |
| Предлог | 7458 (11.80%) |
| Союз | 5841 (9.24%) |
| Междометие | 1305 (2.07%) |
| Вводное слово | 167 (0.26%) |
| Частица | 4571 (7.23%) |
| Причастие | 1285 (2.03%) |
| Деепричастие | 179 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28625 (45.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.89 |
| . точка | 89.63 |
| - тире | 21.48 |
| ! восклицательный знак | 19.68 |
| ? вопросительный знак | 11.19 |
| ... многоточие | 3.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.48 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 9.12 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 4.72 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
