Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526329 |
| Слов в произведении (СВП): | 78022 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.83 |
| СДП диалога, знаков: | 58.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8782 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8214 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 568 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1208.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2727.29 | —> 7599-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17187 (22.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60835 (77.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20739 (34.09%) |
| Прилагательное | 7304 (12.01%) |
| Глагол | 12557 (20.64%) |
| Местоимение-существительное | 5560 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3722 (6.12%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1459 (2.40%) |
| Числительное (порядковое) | 291 (0.48%) |
| Наречие | 2754 (4.53%) |
| Предикатив | 657 (1.08%) |
| Предлог | 8077 (13.28%) |
| Союз | 7310 (12.02%) |
| Междометие | 1053 (1.73%) |
| Вводное слово | 172 (0.28%) |
| Частица | 3797 (6.24%) |
| Причастие | 878 (1.44%) |
| Деепричастие | 155 (0.25%) |
| Служебных слов: | 29864 (49.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.73 |
| . точка | 66.14 |
| - тире | 16.25 |
| ! восклицательный знак | 4.81 |
| ? вопросительный знак | 8.96 |
| ... многоточие | 0.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 5.58 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 6.09 |
| ; 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».
