Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 572356 |
| Слов в произведении (СВП): | 82746 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.61 |
| СДП диалога, знаков: | 56.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7939 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7626 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 313 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1169.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2566.64 | —> 9744-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20821 (25.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61925 (74.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17154 (27.70%) |
| Прилагательное | 6734 (10.87%) |
| Глагол | 16270 (26.27%) |
| Местоимение-существительное | 7437 (12.01%) |
| Местоименное прилагательное | 4306 (6.95%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 493 (0.80%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.24%) |
| Наречие | 4519 (7.30%) |
| Предикатив | 653 (1.05%) |
| Предлог | 7577 (12.24%) |
| Союз | 7095 (11.46%) |
| Междометие | 1410 (2.28%) |
| Вводное слово | 283 (0.46%) |
| Частица | 5770 (9.32%) |
| Причастие | 909 (1.47%) |
| Деепричастие | 194 (0.31%) |
| Служебных слов: | 34079 (55.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.07 |
| . точка | 82.18 |
| - тире | 31.92 |
| ! восклицательный знак | 10.09 |
| ? вопросительный знак | 11.78 |
| ... многоточие | 2.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 2.89 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.36 |
| ; 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».
