Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 525621 |
| Слов в произведении (СВП): | 75342 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.1 |
| СДП диалога, знаков: | 50.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11142 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10284 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 858 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1295.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3140.76 | —> 2059-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17159 (22.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58183 (77.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20532 (35.29%) |
| Прилагательное | 7838 (13.47%) |
| Глагол | 10911 (18.75%) |
| Местоимение-существительное | 5124 (8.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3468 (5.96%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1002 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.35%) |
| Наречие | 2693 (4.63%) |
| Предикатив | 473 (0.81%) |
| Предлог | 8728 (15.00%) |
| Союз | 5573 (9.58%) |
| Междометие | 1074 (1.85%) |
| Вводное слово | 136 (0.23%) |
| Частица | 4629 (7.96%) |
| Причастие | 978 (1.68%) |
| Деепричастие | 195 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28938 (49.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.07 |
| . точка | 94.52 |
| - тире | 26.70 |
| ! восклицательный знак | 1.33 |
| ? вопросительный знак | 9.28 |
| ... многоточие | 10.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 10.51 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 2.22 |
| ; 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».
