Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 554901 |
| Слов в произведении (СВП): | 80644 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.82 |
| СДП диалога, знаков: | 67.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10446 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9424 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1022 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1283.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2992.53 | —> 3680-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17004 (21.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63640 (78.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21098 (33.15%) |
| Прилагательное | 7822 (12.29%) |
| Глагол | 12244 (19.24%) |
| Местоимение-существительное | 5044 (7.93%) |
| Местоименное прилагательное | 4219 (6.63%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1323 (2.08%) |
| Числительное (порядковое) | 297 (0.47%) |
| Наречие | 2861 (4.50%) |
| Предикатив | 521 (0.82%) |
| Предлог | 8731 (13.72%) |
| Союз | 7581 (11.91%) |
| Междометие | 980 (1.54%) |
| Вводное слово | 141 (0.22%) |
| Частица | 3637 (5.71%) |
| Причастие | 1331 (2.09%) |
| Деепричастие | 181 (0.28%) |
| Служебных слов: | 30528 (47.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.27 |
| . точка | 62.79 |
| - тире | 9.35 |
| ! восклицательный знак | 3.11 |
| ? вопросительный знак | 6.76 |
| ... многоточие | 0.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 13.96 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 3.70 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
