Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 566920 |
| Слов в произведении (СВП): | 82912 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.2 |
| СДП диалога, знаков: | 34.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10031 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9361 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 670 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2821.92 | —> 6102-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19943 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62969 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21162 (33.61%) |
| Прилагательное | 6972 (11.07%) |
| Глагол | 13812 (21.93%) |
| Местоимение-существительное | 6264 (9.95%) |
| Местоименное прилагательное | 4168 (6.62%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 973 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 242 (0.38%) |
| Наречие | 3829 (6.08%) |
| Предикатив | 784 (1.25%) |
| Предлог | 7894 (12.54%) |
| Союз | 7195 (11.43%) |
| Междометие | 1189 (1.89%) |
| Вводное слово | 295 (0.47%) |
| Частица | 4617 (7.33%) |
| Причастие | 1482 (2.35%) |
| Деепричастие | 245 (0.39%) |
| Служебных слов: | 31875 (50.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.18 |
| . точка | 104.05 |
| - тире | 26.04 |
| ! восклицательный знак | 14.59 |
| ? вопросительный знак | 17.63 |
| ... многоточие | 10.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.62 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.87 |
| " кавычка | 7.03 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.10 |
| ; 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».
