Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 556918 |
| Слов в произведении (СВП): | 83557 |
| Приблизительно страниц: | 296 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.36 |
| СДП диалога, знаков: | 45.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10270 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9779 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 491 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1230.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2869.65 | —> 5403-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21798 (26.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61759 (73.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19549 (31.65%) |
| Прилагательное | 8559 (13.86%) |
| Глагол | 14547 (23.55%) |
| Местоимение-существительное | 4557 (7.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3596 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1018 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.36%) |
| Наречие | 4271 (6.92%) |
| Предикатив | 766 (1.24%) |
| Предлог | 7819 (12.66%) |
| Союз | 8321 (13.47%) |
| Междометие | 1313 (2.13%) |
| Вводное слово | 332 (0.54%) |
| Частица | 6246 (10.11%) |
| Причастие | 1324 (2.14%) |
| Деепричастие | 338 (0.55%) |
| Служебных слов: | 32540 (52.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.91 |
| . точка | 58.42 |
| - тире | 22.73 |
| ! восклицательный знак | 1.69 |
| ? вопросительный знак | 5.97 |
| ... многоточие | 5.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.39 |
| () скобки | 1.52 |
| : двоеточие | 1.22 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
