Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 574969 |
| Слов в произведении (СВП): | 80476 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.64 |
| СДП диалога, знаков: | 62.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9399 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8607 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 792 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2680.67 | —> 8320-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20349 (25.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60127 (74.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20194 (33.59%) |
| Прилагательное | 5957 (9.91%) |
| Глагол | 14378 (23.91%) |
| Местоимение-существительное | 5668 (9.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2630 (4.37%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1446 (2.40%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.25%) |
| Наречие | 3767 (6.27%) |
| Предикатив | 657 (1.09%) |
| Предлог | 8713 (14.49%) |
| Союз | 7467 (12.42%) |
| Междометие | 1313 (2.18%) |
| Вводное слово | 286 (0.48%) |
| Частица | 4876 (8.11%) |
| Причастие | 759 (1.26%) |
| Деепричастие | 144 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31106 (51.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 167.67 |
| . точка | 70.56 |
| - тире | 29.67 |
| ! восклицательный знак | 3.50 |
| ? вопросительный знак | 15.96 |
| ... многоточие | 24.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 19.04 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.10 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
