Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 577976 |
| Слов в произведении (СВП): | 85203 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.61 |
| СДП диалога, знаков: | 50.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10845 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10271 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 574 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2973.77 | —> 3913-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20698 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64505 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20458 (31.72%) |
| Прилагательное | 7901 (12.25%) |
| Глагол | 13698 (21.24%) |
| Местоимение-существительное | 5162 (8.00%) |
| Местоименное прилагательное | 4386 (6.80%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1027 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 346 (0.54%) |
| Наречие | 4284 (6.64%) |
| Предикатив | 606 (0.94%) |
| Предлог | 8154 (12.64%) |
| Союз | 8517 (13.20%) |
| Междометие | 1332 (2.06%) |
| Вводное слово | 239 (0.37%) |
| Частица | 5692 (8.82%) |
| Причастие | 1692 (2.62%) |
| Деепричастие | 254 (0.39%) |
| Служебных слов: | 33745 (52.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.63 |
| . точка | 67.12 |
| - тире | 19.42 |
| ! восклицательный знак | 13.34 |
| ? вопросительный знак | 9.99 |
| ... многоточие | 6.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.68 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.99 |
| " кавычка | 7.18 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 9.19 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
