Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 554509 |
| Слов в произведении (СВП): | 83206 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.23 |
| СДП диалога, знаков: | 46.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8266 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7850 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 416 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1081.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2430.64 | —> 11058-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21190 (25.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62016 (74.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20592 (33.20%) |
| Прилагательное | 6186 (9.97%) |
| Глагол | 14563 (23.48%) |
| Местоимение-существительное | 6205 (10.01%) |
| Местоименное прилагательное | 4660 (7.51%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1156 (1.86%) |
| Числительное (порядковое) | 251 (0.40%) |
| Наречие | 3736 (6.02%) |
| Предикатив | 640 (1.03%) |
| Предлог | 7970 (12.85%) |
| Союз | 7237 (11.67%) |
| Междометие | 1341 (2.16%) |
| Вводное слово | 182 (0.29%) |
| Частица | 5525 (8.91%) |
| Причастие | 1161 (1.87%) |
| Деепричастие | 260 (0.42%) |
| Служебных слов: | 33401 (53.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 58.82 |
| . точка | 66.81 |
| - тире | 17.40 |
| ! восклицательный знак | 7.61 |
| ? вопросительный знак | 8.91 |
| ... многоточие | 14.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.48 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.61 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.26 |
| " кавычка | 3.61 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 1.49 |
| ; 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».
