Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 541072 |
| Слов в произведении (СВП): | 81660 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.62 |
| СДП диалога, знаков: | 50.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9319 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8887 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 432 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2698.03 | —> 8058-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22425 (27.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59235 (72.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18878 (31.87%) |
| Прилагательное | 6531 (11.03%) |
| Глагол | 13083 (22.09%) |
| Местоимение-существительное | 5866 (9.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3995 (6.74%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1079 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.33%) |
| Наречие | 4304 (7.27%) |
| Предикатив | 846 (1.43%) |
| Предлог | 7687 (12.98%) |
| Союз | 7778 (13.13%) |
| Междометие | 1519 (2.56%) |
| Вводное слово | 288 (0.49%) |
| Частица | 6797 (11.47%) |
| Причастие | 989 (1.67%) |
| Деепричастие | 237 (0.40%) |
| Служебных слов: | 34184 (57.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.02 |
| . точка | 90.48 |
| - тире | 9.37 |
| ! восклицательный знак | 1.68 |
| ? вопросительный знак | 7.69 |
| ... многоточие | 1.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 1.19 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.49 |
| ; 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».
