Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 551763 |
| Слов в произведении (СВП): | 80624 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.6 |
| СДП диалога, знаков: | 43.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12833 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11831 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1002 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1421.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3505.88 | —> 311-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16901 (20.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63723 (79.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20796 (32.63%) |
| Прилагательное | 7591 (11.91%) |
| Глагол | 14043 (22.04%) |
| Местоимение-существительное | 6132 (9.62%) |
| Местоименное прилагательное | 3376 (5.30%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1002 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.36%) |
| Наречие | 3249 (5.10%) |
| Предикатив | 492 (0.77%) |
| Предлог | 8516 (13.36%) |
| Союз | 5392 (8.46%) |
| Междометие | 1095 (1.72%) |
| Вводное слово | 213 (0.33%) |
| Частица | 4331 (6.80%) |
| Причастие | 1429 (2.24%) |
| Деепричастие | 180 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29243 (45.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.37 |
| . точка | 94.76 |
| - тире | 21.58 |
| ! восклицательный знак | 6.83 |
| ? вопросительный знак | 11.96 |
| ... многоточие | 2.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 5.63 |
| () скобки | 0.64 |
| : двоеточие | 3.19 |
| ; 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».
