Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536798 |
| Слов в произведении (СВП): | 73622 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.84 |
| СДП диалога, знаков: | 58.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12152 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11213 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 939 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1471.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3513.10 | —> 295-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13796 (18.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59826 (81.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23315 (38.97%) |
| Прилагательное | 8232 (13.76%) |
| Глагол | 11789 (19.71%) |
| Местоимение-существительное | 2835 (4.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2275 (3.80%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1012 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 252 (0.42%) |
| Наречие | 2599 (4.34%) |
| Предикатив | 467 (0.78%) |
| Предлог | 8099 (13.54%) |
| Союз | 4817 (8.05%) |
| Междометие | 1048 (1.75%) |
| Вводное слово | 117 (0.20%) |
| Частица | 3455 (5.78%) |
| Причастие | 1263 (2.11%) |
| Деепричастие | 228 (0.38%) |
| Служебных слов: | 22884 (38.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.90 |
| . точка | 79.13 |
| - тире | 15.63 |
| ! восклицательный знак | 2.70 |
| ? вопросительный знак | 6.25 |
| ... многоточие | 0.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 13.75 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 2.92 |
| ; 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».
