Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569864 |
| Слов в произведении (СВП): | 84095 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.49 |
| СДП диалога, знаков: | 47.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8244 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7536 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 708 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1091.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2409.86 | —> 11175-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18415 (21.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65680 (78.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18410 (28.03%) |
| Прилагательное | 6527 (9.94%) |
| Глагол | 15914 (24.23%) |
| Местоимение-существительное | 7125 (10.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3567 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 941 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.23%) |
| Наречие | 3615 (5.50%) |
| Предикатив | 694 (1.06%) |
| Предлог | 8016 (12.20%) |
| Союз | 6372 (9.70%) |
| Междометие | 1387 (2.11%) |
| Вводное слово | 189 (0.29%) |
| Частица | 5120 (7.80%) |
| Причастие | 1320 (2.01%) |
| Деепричастие | 191 (0.29%) |
| Служебных слов: | 31978 (48.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.64 |
| . точка | 80.88 |
| - тире | 37.81 |
| ! восклицательный знак | 7.11 |
| ? вопросительный знак | 10.60 |
| ... многоточие | 8.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 2.70 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 2.41 |
| ; точка с запятой | 0.70 |
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».
