Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 564670 |
| Слов в произведении (СВП): | 76681 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.78 |
| СДП диалога, знаков: | 64.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8914 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8367 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 547 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2856.43 | —> 5567-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17464 (22.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59217 (77.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17201 (29.05%) |
| Прилагательное | 6513 (11.00%) |
| Глагол | 14223 (24.02%) |
| Местоимение-существительное | 5579 (9.42%) |
| Местоименное прилагательное | 3237 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 847 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.29%) |
| Наречие | 4166 (7.04%) |
| Предикатив | 582 (0.98%) |
| Предлог | 6805 (11.49%) |
| Союз | 6260 (10.57%) |
| Междометие | 1044 (1.76%) |
| Вводное слово | 151 (0.25%) |
| Частица | 5289 (8.93%) |
| Причастие | 1681 (2.84%) |
| Деепричастие | 213 (0.36%) |
| Служебных слов: | 28588 (48.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.17 |
| . точка | 66.99 |
| - тире | 34.44 |
| ! восклицательный знак | 7.37 |
| ? вопросительный знак | 10.02 |
| ... многоточие | 16.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.96 |
| " кавычка | 0.82 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.28 |
| ; 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».
