Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542577 |
| Слов в произведении (СВП): | 81219 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.42 |
| СДП диалога, знаков: | 36.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9934 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9521 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 413 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2855.63 | —> 5575-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17267 (21.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63952 (78.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20758 (32.46%) |
| Прилагательное | 6459 (10.10%) |
| Глагол | 15806 (24.72%) |
| Местоимение-существительное | 7733 (12.09%) |
| Местоименное прилагательное | 3085 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 884 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.21%) |
| Наречие | 3547 (5.55%) |
| Предикатив | 615 (0.96%) |
| Предлог | 8879 (13.88%) |
| Союз | 5331 (8.34%) |
| Междометие | 1166 (1.82%) |
| Вводное слово | 148 (0.23%) |
| Частица | 4007 (6.27%) |
| Причастие | 1252 (1.96%) |
| Деепричастие | 203 (0.32%) |
| Служебных слов: | 30561 (47.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.71 |
| . точка | 103.97 |
| - тире | 18.54 |
| ! восклицательный знак | 11.11 |
| ? вопросительный знак | 11.84 |
| ... многоточие | 5.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 5.66 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 2.04 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
