Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567875 |
| Слов в произведении (СВП): | 84779 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.96 |
| СДП диалога, знаков: | 54.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10260 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9620 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 640 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1212.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2854.02 | —> 5603-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21403 (25.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63376 (74.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20697 (32.66%) |
| Прилагательное | 7439 (11.74%) |
| Глагол | 13730 (21.66%) |
| Местоимение-существительное | 5887 (9.29%) |
| Местоименное прилагательное | 4363 (6.88%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 584 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.19%) |
| Наречие | 3435 (5.42%) |
| Предикатив | 851 (1.34%) |
| Предлог | 7968 (12.57%) |
| Союз | 8093 (12.77%) |
| Междометие | 1637 (2.58%) |
| Вводное слово | 258 (0.41%) |
| Частица | 6435 (10.15%) |
| Причастие | 1221 (1.93%) |
| Деепричастие | 227 (0.36%) |
| Служебных слов: | 34885 (55.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.56 |
| . точка | 73.50 |
| - тире | 21.26 |
| ! восклицательный знак | 2.77 |
| ? вопросительный знак | 7.07 |
| ... многоточие | 8.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.09 |
| () скобки | 0.93 |
| : двоеточие | 1.21 |
| ; 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».
