Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 557731 |
| Слов в произведении (СВП): | 85724 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.73 |
| СДП диалога, знаков: | 31.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9232 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8461 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 771 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2620.81 | —> 9108-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19740 (23.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65984 (76.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21588 (32.72%) |
| Прилагательное | 5797 (8.79%) |
| Глагол | 16409 (24.87%) |
| Местоимение-существительное | 5928 (8.98%) |
| Местоименное прилагательное | 2990 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1136 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 270 (0.41%) |
| Наречие | 4094 (6.20%) |
| Предикатив | 686 (1.04%) |
| Предлог | 8294 (12.57%) |
| Союз | 7296 (11.06%) |
| Междометие | 1445 (2.19%) |
| Вводное слово | 268 (0.41%) |
| Частица | 4991 (7.56%) |
| Причастие | 889 (1.35%) |
| Деепричастие | 221 (0.33%) |
| Служебных слов: | 31455 (47.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.98 |
| . точка | 111.84 |
| - тире | 20.51 |
| ! восклицательный знак | 9.86 |
| ? вопросительный знак | 12.90 |
| ... многоточие | 6.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.59 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.61 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.59 |
| " кавычка | 3.57 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 2.44 |
| ; 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».
