Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 577883 |
| Слов в произведении (СВП): | 83103 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.41 |
| СДП диалога, знаков: | 35.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11090 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10244 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 846 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1308.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3108.79 | —> 2373-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16811 (20.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66292 (79.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22747 (34.31%) |
| Прилагательное | 7182 (10.83%) |
| Глагол | 15691 (23.67%) |
| Местоимение-существительное | 4969 (7.50%) |
| Местоименное прилагательное | 3546 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 844 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.33%) |
| Наречие | 3185 (4.80%) |
| Предикатив | 602 (0.91%) |
| Предлог | 8337 (12.58%) |
| Союз | 5865 (8.85%) |
| Междометие | 1279 (1.93%) |
| Вводное слово | 157 (0.24%) |
| Частица | 4527 (6.83%) |
| Причастие | 1385 (2.09%) |
| Деепричастие | 188 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28876 (43.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.86 |
| . точка | 104.89 |
| - тире | 21.36 |
| ! восклицательный знак | 11.42 |
| ? вопросительный знак | 10.81 |
| ... многоточие | 9.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.93 |
| " кавычка | 6.58 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.33 |
| ; 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».
