Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562610 |
| Слов в произведении (СВП): | 84079 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.22 |
| СДП диалога, знаков: | 42.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8068 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7839 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 229 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1050.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2366.33 | —> 11396-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19603 (23.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64476 (76.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19942 (30.93%) |
| Прилагательное | 6135 (9.52%) |
| Глагол | 16938 (26.27%) |
| Местоимение-существительное | 8136 (12.62%) |
| Местоименное прилагательное | 3752 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 779 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.21%) |
| Наречие | 4023 (6.24%) |
| Предикатив | 659 (1.02%) |
| Предлог | 8105 (12.57%) |
| Союз | 6392 (9.91%) |
| Междометие | 1315 (2.04%) |
| Вводное слово | 247 (0.38%) |
| Частица | 4936 (7.66%) |
| Причастие | 835 (1.30%) |
| Деепричастие | 123 (0.19%) |
| Служебных слов: | 33011 (51.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.29 |
| . точка | 107.21 |
| - тире | 31.19 |
| ! восклицательный знак | 9.23 |
| ? вопросительный знак | 10.68 |
| ... многоточие | 2.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 5.84 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 0.81 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
