Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 529597 |
| Слов в произведении (СВП): | 79098 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.49 |
| СДП диалога, знаков: | 59.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9790 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9016 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 774 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2813.71 | —> 6210-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17938 (22.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61160 (77.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20303 (33.20%) |
| Прилагательное | 6409 (10.48%) |
| Глагол | 13155 (21.51%) |
| Местоимение-существительное | 5916 (9.67%) |
| Местоименное прилагательное | 4182 (6.84%) |
| Местоимение-предикатив | 33 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 1282 (2.10%) |
| Числительное (порядковое) | 263 (0.43%) |
| Наречие | 3161 (5.17%) |
| Предикатив | 641 (1.05%) |
| Предлог | 8436 (13.79%) |
| Союз | 7213 (11.79%) |
| Междометие | 1084 (1.77%) |
| Вводное слово | 156 (0.26%) |
| Частица | 4215 (6.89%) |
| Причастие | 1082 (1.77%) |
| Деепричастие | 175 (0.29%) |
| Служебных слов: | 31410 (51.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.96 |
| . точка | 61.90 |
| - тире | 19.51 |
| ! восклицательный знак | 3.03 |
| ? вопросительный знак | 8.66 |
| ... многоточие | 0.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 7.93 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.04 |
| ; 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».
