Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569050 |
| Слов в произведении (СВП): | 80661 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.04 |
| СДП диалога, знаков: | 32.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12333 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11349 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 984 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1429.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3423.15 | —> 507-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14651 (18.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66010 (81.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24533 (37.17%) |
| Прилагательное | 6817 (10.33%) |
| Глагол | 14112 (21.38%) |
| Местоимение-существительное | 5287 (8.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2291 (3.47%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 887 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 301 (0.46%) |
| Наречие | 2683 (4.06%) |
| Предикатив | 642 (0.97%) |
| Предлог | 8155 (12.35%) |
| Союз | 4481 (6.79%) |
| Междометие | 1028 (1.56%) |
| Вводное слово | 187 (0.28%) |
| Частица | 3935 (5.96%) |
| Причастие | 1231 (1.86%) |
| Деепричастие | 181 (0.27%) |
| Служебных слов: | 25550 (38.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.84 |
| . точка | 99.53 |
| - тире | 27.61 |
| ! восклицательный знак | 12.50 |
| ? вопросительный знак | 17.11 |
| ... многоточие | 7.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.02 |
| " кавычка | 11.67 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 10.23 |
| ; точка с запятой | 1.23 |
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».
