Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 557763 |
| Слов в произведении (СВП): | 83566 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.71 |
| СДП диалога, знаков: | 41.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9410 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8981 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 429 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1197.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2741.36 | —> 7383-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20982 (25.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62584 (74.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20031 (32.01%) |
| Прилагательное | 7382 (11.80%) |
| Глагол | 15089 (24.11%) |
| Местоимение-существительное | 6284 (10.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3541 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1234 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 202 (0.32%) |
| Наречие | 4069 (6.50%) |
| Предикатив | 975 (1.56%) |
| Предлог | 7667 (12.25%) |
| Союз | 6354 (10.15%) |
| Междометие | 1326 (2.12%) |
| Вводное слово | 206 (0.33%) |
| Частица | 5878 (9.39%) |
| Причастие | 1500 (2.40%) |
| Деепричастие | 251 (0.40%) |
| Служебных слов: | 31524 (50.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.53 |
| . точка | 99.56 |
| - тире | 6.84 |
| ! восклицательный знак | 3.48 |
| ? вопросительный знак | 12.55 |
| ... многоточие | 4.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.28 |
| " кавычка | 2.55 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.55 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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».
