Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 563417 |
| Слов в произведении (СВП): | 84684 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.29 |
| СДП диалога, знаков: | 53.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9413 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8756 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 657 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2807.23 | —> 6318-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17592 (20.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67092 (79.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22646 (33.75%) |
| Прилагательное | 7937 (11.83%) |
| Глагол | 13891 (20.70%) |
| Местоимение-существительное | 5961 (8.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3950 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1255 (1.87%) |
| Числительное (порядковое) | 347 (0.52%) |
| Наречие | 2967 (4.42%) |
| Предикатив | 513 (0.76%) |
| Предлог | 8756 (13.05%) |
| Союз | 8006 (11.93%) |
| Междометие | 1064 (1.59%) |
| Вводное слово | 138 (0.21%) |
| Частица | 3570 (5.32%) |
| Причастие | 1120 (1.67%) |
| Деепричастие | 155 (0.23%) |
| Служебных слов: | 31614 (47.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.81 |
| . точка | 63.13 |
| - тире | 13.69 |
| ! восклицательный знак | 3.51 |
| ? вопросительный знак | 6.58 |
| ... многоточие | 0.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 6.84 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 4.14 |
| ; 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».
