Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567340 |
| Слов в произведении (СВП): | 81186 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.53 |
| СДП диалога, знаков: | 53.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7648 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7259 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 389 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1071.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2402.83 | —> 11211-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20256 (24.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60930 (75.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19540 (32.07%) |
| Прилагательное | 6741 (11.06%) |
| Глагол | 14583 (23.93%) |
| Местоимение-существительное | 6202 (10.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3871 (6.35%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 849 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.31%) |
| Наречие | 4199 (6.89%) |
| Предикатив | 525 (0.86%) |
| Предлог | 8242 (13.53%) |
| Союз | 6225 (10.22%) |
| Междометие | 1377 (2.26%) |
| Вводное слово | 262 (0.43%) |
| Частица | 4739 (7.78%) |
| Причастие | 1123 (1.84%) |
| Деепричастие | 221 (0.36%) |
| Служебных слов: | 31153 (51.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.95 |
| . точка | 78.19 |
| - тире | 36.27 |
| ! восклицательный знак | 5.63 |
| ? вопросительный знак | 8.62 |
| ... многоточие | 5.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 5.49 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 7.61 |
| ; точка с запятой | 0.41 |
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».
