Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555132 |
| Слов в произведении (СВП): | 81158 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.52 |
| СДП диалога, знаков: | 50.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8286 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7865 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 421 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2526.03 | —> 10208-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21331 (26.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59827 (73.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17230 (28.80%) |
| Прилагательное | 5986 (10.01%) |
| Глагол | 14822 (24.77%) |
| Местоимение-существительное | 6357 (10.63%) |
| Местоименное прилагательное | 4630 (7.74%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 843 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 145 (0.24%) |
| Наречие | 4484 (7.49%) |
| Предикатив | 714 (1.19%) |
| Предлог | 7310 (12.22%) |
| Союз | 6485 (10.84%) |
| Междометие | 1652 (2.76%) |
| Вводное слово | 266 (0.44%) |
| Частица | 5679 (9.49%) |
| Причастие | 1049 (1.75%) |
| Деепричастие | 249 (0.42%) |
| Служебных слов: | 32640 (54.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.34 |
| . точка | 92.67 |
| - тире | 27.79 |
| ! восклицательный знак | 4.95 |
| ? вопросительный знак | 11.73 |
| ... многоточие | 4.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.54 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 6.26 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.46 |
| ; 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».
