Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 530967 |
| Слов в произведении (СВП): | 80012 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.24 |
| СДП диалога, знаков: | 59.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9540 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8981 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 559 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2761.69 | —> 7046-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18460 (23.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61552 (76.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20498 (33.30%) |
| Прилагательное | 6749 (10.96%) |
| Глагол | 13179 (21.41%) |
| Местоимение-существительное | 6082 (9.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3909 (6.35%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1420 (2.31%) |
| Числительное (порядковое) | 285 (0.46%) |
| Наречие | 3112 (5.06%) |
| Предикатив | 657 (1.07%) |
| Предлог | 8539 (13.87%) |
| Союз | 7896 (12.83%) |
| Междометие | 1086 (1.76%) |
| Вводное слово | 155 (0.25%) |
| Частица | 4195 (6.82%) |
| Причастие | 1018 (1.65%) |
| Деепричастие | 119 (0.19%) |
| Служебных слов: | 32004 (52.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.82 |
| . точка | 67.53 |
| - тире | 18.72 |
| ! восклицательный знак | 3.77 |
| ? вопросительный знак | 9.30 |
| ... многоточие | 0.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 3.91 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.64 |
| ; 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».
