Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 554243 |
| Слов в произведении (СВП): | 77903 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.42 |
| СДП диалога, знаков: | 46.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9685 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9135 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 550 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1269.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2926.82 | —> 4598-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16955 (21.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60948 (78.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22648 (37.16%) |
| Прилагательное | 7159 (11.75%) |
| Глагол | 14146 (23.21%) |
| Местоимение-существительное | 3825 (6.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2803 (4.60%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1244 (2.04%) |
| Числительное (порядковое) | 404 (0.66%) |
| Наречие | 2899 (4.76%) |
| Предикатив | 591 (0.97%) |
| Предлог | 7919 (12.99%) |
| Союз | 5760 (9.45%) |
| Междометие | 1140 (1.87%) |
| Вводное слово | 111 (0.18%) |
| Частица | 4368 (7.17%) |
| Причастие | 1368 (2.24%) |
| Деепричастие | 190 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26132 (42.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.11 |
| . точка | 84.55 |
| - тире | 16.07 |
| ! восклицательный знак | 6.91 |
| ? вопросительный знак | 12.10 |
| ... многоточие | 2.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 7.59 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 5.49 |
| ; 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».
