Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 549823 |
| Слов в произведении (СВП): | 77528 |
| Приблизительно страниц: | 296 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.77 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.71 |
| СДП диалога, знаков: | 52.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9800 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9300 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 500 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1246.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2912.38 | —> 4794-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17618 (22.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59910 (77.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21577 (36.02%) |
| Прилагательное | 8718 (14.55%) |
| Глагол | 11623 (19.40%) |
| Местоимение-существительное | 4562 (7.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3930 (6.56%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 976 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.25%) |
| Наречие | 3079 (5.14%) |
| Предикатив | 485 (0.81%) |
| Предлог | 7716 (12.88%) |
| Союз | 6079 (10.15%) |
| Междометие | 1251 (2.09%) |
| Вводное слово | 208 (0.35%) |
| Частица | 4470 (7.46%) |
| Причастие | 1283 (2.14%) |
| Деепричастие | 162 (0.27%) |
| Служебных слов: | 28396 (47.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.07 |
| . точка | 78.64 |
| - тире | 13.44 |
| ! восклицательный знак | 2.58 |
| ? вопросительный знак | 10.24 |
| ... многоточие | 1.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 13.35 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 1.32 |
| ; 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».
