Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580805 |
| Слов в произведении (СВП): | 82250 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.53 |
| СДП диалога, знаков: | 38.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9221 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8850 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 371 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2806.89 | —> 6324-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17128 (20.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65122 (79.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22309 (34.26%) |
| Прилагательное | 8293 (12.73%) |
| Глагол | 15475 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 6506 (9.99%) |
| Местоименное прилагательное | 3210 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 775 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.21%) |
| Наречие | 3522 (5.41%) |
| Предикатив | 607 (0.93%) |
| Предлог | 7553 (11.60%) |
| Союз | 5272 (8.10%) |
| Междометие | 1216 (1.87%) |
| Вводное слово | 176 (0.27%) |
| Частица | 3874 (5.95%) |
| Причастие | 1477 (2.27%) |
| Деепричастие | 218 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28027 (43.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.89 |
| . точка | 92.79 |
| - тире | 39.55 |
| ! восклицательный знак | 14.04 |
| ? вопросительный знак | 20.55 |
| ... многоточие | 3.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.28 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 19.28 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 6.87 |
| ; 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».
