Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 533821 |
| Слов в произведении (СВП): | 76356 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.19 |
| СДП диалога, знаков: | 46.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7867 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7462 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 405 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1197.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2602.50 | —> 9309-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16973 (22.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59383 (77.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19399 (32.67%) |
| Прилагательное | 6794 (11.44%) |
| Глагол | 13746 (23.15%) |
| Местоимение-существительное | 5454 (9.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3132 (5.27%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1431 (2.41%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.32%) |
| Наречие | 3906 (6.58%) |
| Предикатив | 723 (1.22%) |
| Предлог | 7035 (11.85%) |
| Союз | 5645 (9.51%) |
| Междометие | 1224 (2.06%) |
| Вводное слово | 193 (0.33%) |
| Частица | 3983 (6.71%) |
| Причастие | 920 (1.55%) |
| Деепричастие | 215 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26891 (45.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.46 |
| . точка | 114.87 |
| - тире | 27.06 |
| ! восклицательный знак | 2.03 |
| ? вопросительный знак | 6.26 |
| ... многоточие | 3.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 3.23 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.13 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
