Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569506 |
| Слов в произведении (СВП): | 83106 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.19 |
| СДП диалога, знаков: | 44.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9017 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8593 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 424 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1289.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2880.28 | —> 5258-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20489 (24.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62617 (75.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18250 (29.15%) |
| Прилагательное | 7830 (12.50%) |
| Глагол | 16295 (26.02%) |
| Местоимение-существительное | 5977 (9.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2960 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 734 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.24%) |
| Наречие | 4045 (6.46%) |
| Предикатив | 690 (1.10%) |
| Предлог | 7523 (12.01%) |
| Союз | 7066 (11.28%) |
| Междометие | 1475 (2.36%) |
| Вводное слово | 247 (0.39%) |
| Частица | 6212 (9.92%) |
| Причастие | 1328 (2.12%) |
| Деепричастие | 170 (0.27%) |
| Служебных слов: | 31639 (50.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.95 |
| . точка | 88.10 |
| - тире | 20.40 |
| ! восклицательный знак | 12.36 |
| ? вопросительный знак | 15.31 |
| ... многоточие | 9.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 1.88 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 2.21 |
| ; 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».
