Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 574175 |
| Слов в произведении (СВП): | 81178 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.91 |
| СДП диалога, знаков: | 40.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8777 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8135 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 642 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1234.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2797.27 | —> 6479-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18824 (23.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62354 (76.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17282 (27.72%) |
| Прилагательное | 7481 (12.00%) |
| Глагол | 15422 (24.73%) |
| Местоимение-существительное | 5367 (8.61%) |
| Местоименное прилагательное | 2847 (4.57%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 877 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.27%) |
| Наречие | 4342 (6.96%) |
| Предикатив | 648 (1.04%) |
| Предлог | 7559 (12.12%) |
| Союз | 6937 (11.13%) |
| Междометие | 958 (1.54%) |
| Вводное слово | 295 (0.47%) |
| Частица | 4990 (8.00%) |
| Причастие | 1729 (2.77%) |
| Деепричастие | 340 (0.55%) |
| Служебных слов: | 29315 (47.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.56 |
| . точка | 75.21 |
| - тире | 41.75 |
| ! восклицательный знак | 7.59 |
| ? вопросительный знак | 13.92 |
| ... многоточие | 29.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 4.74 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 3.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 9.98 |
| () скобки | 0.91 |
| : двоеточие | 4.47 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
