Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 570230 |
| Слов в произведении (СВП): | 86201 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.84 |
| СДП диалога, знаков: | 56.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9804 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9171 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 633 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1215.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2779.65 | —> 6760-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18709 (21.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67492 (78.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22337 (33.10%) |
| Прилагательное | 8077 (11.97%) |
| Глагол | 13830 (20.49%) |
| Местоимение-существительное | 5935 (8.79%) |
| Местоименное прилагательное | 4386 (6.50%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1432 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 285 (0.42%) |
| Наречие | 3154 (4.67%) |
| Предикатив | 551 (0.82%) |
| Предлог | 9124 (13.52%) |
| Союз | 8202 (12.15%) |
| Междометие | 1168 (1.73%) |
| Вводное слово | 180 (0.27%) |
| Частица | 3857 (5.71%) |
| Причастие | 1152 (1.71%) |
| Деепричастие | 224 (0.33%) |
| Служебных слов: | 33090 (49.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.83 |
| . точка | 61.22 |
| - тире | 13.31 |
| ! восклицательный знак | 3.62 |
| ? вопросительный знак | 6.69 |
| ... многоточие | 0.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 7.39 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 3.91 |
| ; 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».
