Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518784 |
| Слов в произведении (СВП): | 77420 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.48 |
| СДП диалога, знаков: | 41.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8839 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8454 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 385 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1188.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2726.03 | —> 7616-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19115 (24.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58305 (75.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17822 (30.57%) |
| Прилагательное | 6893 (11.82%) |
| Глагол | 14125 (24.23%) |
| Местоимение-существительное | 6276 (10.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3584 (6.15%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1171 (2.01%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.28%) |
| Наречие | 3738 (6.41%) |
| Предикатив | 803 (1.38%) |
| Предлог | 7265 (12.46%) |
| Союз | 5726 (9.82%) |
| Междометие | 1224 (2.10%) |
| Вводное слово | 215 (0.37%) |
| Частица | 5205 (8.93%) |
| Причастие | 1229 (2.11%) |
| Деепричастие | 235 (0.40%) |
| Служебных слов: | 29736 (51.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.73 |
| . точка | 96.75 |
| - тире | 10.69 |
| ! восклицательный знак | 4.40 |
| ? вопросительный знак | 12.86 |
| ... многоточие | 2.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.00 |
| " кавычка | 4.77 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 9.24 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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».
