Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569562 |
| Слов в произведении (СВП): | 85041 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.51 |
| СДП диалога, знаков: | 43.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9415 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8511 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 904 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2722.98 | —> 7654-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20610 (24.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64431 (75.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19589 (30.40%) |
| Прилагательное | 6429 (9.98%) |
| Глагол | 16047 (24.91%) |
| Местоимение-существительное | 6380 (9.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3523 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1238 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 347 (0.54%) |
| Наречие | 4180 (6.49%) |
| Предикатив | 613 (0.95%) |
| Предлог | 8817 (13.68%) |
| Союз | 6911 (10.73%) |
| Междометие | 1443 (2.24%) |
| Вводное слово | 222 (0.34%) |
| Частица | 5374 (8.34%) |
| Причастие | 1137 (1.76%) |
| Деепричастие | 336 (0.52%) |
| Служебных слов: | 33017 (51.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.32 |
| . точка | 98.43 |
| - тире | 29.59 |
| ! восклицательный знак | 2.92 |
| ? вопросительный знак | 12.72 |
| ... многоточие | 4.70 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 13.41 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.94 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
