Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565177 |
| Слов в произведении (СВП): | 84558 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.08 |
| СДП диалога, знаков: | 50.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9706 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9204 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 502 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1226.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2807.55 | —> 6311-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21132 (24.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63426 (75.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18651 (29.41%) |
| Прилагательное | 7651 (12.06%) |
| Глагол | 14291 (22.53%) |
| Местоимение-существительное | 5243 (8.27%) |
| Местоименное прилагательное | 4214 (6.64%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1179 (1.86%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.43%) |
| Наречие | 4248 (6.70%) |
| Предикатив | 584 (0.92%) |
| Предлог | 8092 (12.76%) |
| Союз | 8673 (13.67%) |
| Междометие | 1353 (2.13%) |
| Вводное слово | 245 (0.39%) |
| Частица | 5708 (9.00%) |
| Причастие | 1512 (2.38%) |
| Деепричастие | 248 (0.39%) |
| Служебных слов: | 33794 (53.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.18 |
| . точка | 60.79 |
| - тире | 13.12 |
| ! восклицательный знак | 12.80 |
| ? вопросительный знак | 8.91 |
| ... многоточие | 10.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.93 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.51 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 5.70 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 9.79 |
| ; 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».
