Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547351 |
| Слов в произведении (СВП): | 77387 |
| Приблизительно страниц: | 296 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.78 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.89 |
| СДП диалога, знаков: | 32.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10893 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10246 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 647 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1373.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3194.95 | —> 1622-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15709 (20.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61678 (79.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22702 (36.81%) |
| Прилагательное | 9078 (14.72%) |
| Глагол | 13384 (21.70%) |
| Местоимение-существительное | 4012 (6.50%) |
| Местоименное прилагательное | 2214 (3.59%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 824 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 286 (0.46%) |
| Наречие | 3347 (5.43%) |
| Предикатив | 615 (1.00%) |
| Предлог | 7918 (12.84%) |
| Союз | 4956 (8.04%) |
| Междометие | 1059 (1.72%) |
| Вводное слово | 187 (0.30%) |
| Частица | 3760 (6.10%) |
| Причастие | 1754 (2.84%) |
| Деепричастие | 201 (0.33%) |
| Служебных слов: | 24320 (39.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.77 |
| . точка | 97.12 |
| - тире | 7.34 |
| ! восклицательный знак | 7.22 |
| ? вопросительный знак | 12.39 |
| ... многоточие | 7.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.49 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 16.97 |
| () скобки | 0.62 |
| : двоеточие | 11.05 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
