Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 539483 |
| Слов в произведении (СВП): | 78908 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.99 |
| СДП диалога, знаков: | 53.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8469 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8148 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 321 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2647.59 | —> 8783-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17999 (22.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60909 (77.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19099 (31.36%) |
| Прилагательное | 8079 (13.26%) |
| Глагол | 13790 (22.64%) |
| Местоимение-существительное | 6310 (10.36%) |
| Местоименное прилагательное | 4242 (6.96%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 820 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.28%) |
| Наречие | 3945 (6.48%) |
| Предикатив | 794 (1.30%) |
| Предлог | 7088 (11.64%) |
| Союз | 5315 (8.73%) |
| Междометие | 1002 (1.65%) |
| Вводное слово | 222 (0.36%) |
| Частица | 4741 (7.78%) |
| Причастие | 1583 (2.60%) |
| Деепричастие | 216 (0.35%) |
| Служебных слов: | 29146 (47.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.23 |
| . точка | 75.84 |
| - тире | 8.49 |
| ! восклицательный знак | 3.29 |
| ? вопросительный знак | 9.59 |
| ... многоточие | 8.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 10.23 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 1.94 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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».
