Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555277 |
| Слов в произведении (СВП): | 76710 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.53 |
| СДП диалога, знаков: | 45.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10738 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10253 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 485 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1363.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3214.60 | —> 1505-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15948 (20.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60762 (79.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21210 (34.91%) |
| Прилагательное | 7824 (12.88%) |
| Глагол | 13831 (22.76%) |
| Местоимение-существительное | 4671 (7.69%) |
| Местоименное прилагательное | 2824 (4.65%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 723 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.21%) |
| Наречие | 3081 (5.07%) |
| Предикатив | 556 (0.92%) |
| Предлог | 8072 (13.28%) |
| Союз | 4733 (7.79%) |
| Междометие | 1118 (1.84%) |
| Вводное слово | 134 (0.22%) |
| Частица | 3964 (6.52%) |
| Причастие | 1894 (3.12%) |
| Деепричастие | 184 (0.30%) |
| Служебных слов: | 25705 (42.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.49 |
| . точка | 98.25 |
| - тире | 29.49 |
| ! восклицательный знак | 5.37 |
| ? вопросительный знак | 10.35 |
| ... многоточие | 2.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 8.63 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.46 |
| ; 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».
