Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 543651 |
| Слов в произведении (СВП): | 81001 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 106.18 |
| СДП диалога, знаков: | 58.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9808 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9057 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 751 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2881.16 | —> 5243-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17289 (21.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63712 (78.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21697 (34.05%) |
| Прилагательное | 7393 (11.60%) |
| Глагол | 12946 (20.32%) |
| Местоимение-существительное | 5578 (8.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3712 (5.83%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1466 (2.30%) |
| Числительное (порядковое) | 262 (0.41%) |
| Наречие | 3091 (4.85%) |
| Предикатив | 592 (0.93%) |
| Предлог | 8964 (14.07%) |
| Союз | 7356 (11.55%) |
| Междометие | 1062 (1.67%) |
| Вводное слово | 188 (0.30%) |
| Частица | 3735 (5.86%) |
| Причастие | 1118 (1.75%) |
| Деепричастие | 202 (0.32%) |
| Служебных слов: | 30813 (48.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.95 |
| . точка | 64.94 |
| - тире | 11.12 |
| ! восклицательный знак | 3.75 |
| ? вопросительный знак | 7.42 |
| ... многоточие | 0.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 11.49 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 5.06 |
| ; 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».
