Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 539593 |
| Слов в произведении (СВП): | 73924 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.28 |
| СДП диалога, знаков: | 57.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8720 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8251 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 469 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1205.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.87 | —> 6990-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18872 (25.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55052 (74.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15802 (28.70%) |
| Прилагательное | 7061 (12.83%) |
| Глагол | 13429 (24.39%) |
| Местоимение-существительное | 6343 (11.52%) |
| Местоименное прилагательное | 2984 (5.42%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 651 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.25%) |
| Наречие | 4043 (7.34%) |
| Предикатив | 570 (1.04%) |
| Предлог | 6473 (11.76%) |
| Союз | 7164 (13.01%) |
| Междометие | 1151 (2.09%) |
| Вводное слово | 276 (0.50%) |
| Частица | 5172 (9.39%) |
| Причастие | 812 (1.47%) |
| Деепричастие | 305 (0.55%) |
| Служебных слов: | 29882 (54.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.57 |
| . точка | 83.50 |
| - тире | 36.90 |
| ! восклицательный знак | 11.63 |
| ? вопросительный знак | 9.32 |
| ... многоточие | 14.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.33 |
| " кавычка | 9.23 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 5.83 |
| ; 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».
