Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 570073 |
| Слов в произведении (СВП): | 85274 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 36.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 44.06 |
| СДП диалога, знаков: | 30.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9819 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9269 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 550 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2778.53 | —> 6782-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16584 (19.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68690 (80.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21516 (31.32%) |
| Прилагательное | 4719 (6.87%) |
| Глагол | 19672 (28.64%) |
| Местоимение-существительное | 8340 (12.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2908 (4.23%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 768 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.27%) |
| Наречие | 2946 (4.29%) |
| Предикатив | 640 (0.93%) |
| Предлог | 8058 (11.73%) |
| Союз | 5431 (7.91%) |
| Междометие | 1475 (2.15%) |
| Вводное слово | 117 (0.17%) |
| Частица | 4109 (5.98%) |
| Причастие | 925 (1.35%) |
| Деепричастие | 181 (0.26%) |
| Служебных слов: | 30636 (44.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 91.24 |
| . точка | 128.67 |
| - тире | 46.05 |
| ! восклицательный знак | 29.13 |
| ? вопросительный знак | 17.31 |
| ... многоточие | 5.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.56 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 11.64 |
| () скобки | 0.55 |
| : двоеточие | 7.41 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
