Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 556027 |
| Слов в произведении (СВП): | 80066 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.86 |
| СДП диалога, знаков: | 59.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11802 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10869 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 933 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1293.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3133.32 | —> 2132-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20358 (25.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59708 (74.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19518 (32.69%) |
| Прилагательное | 7617 (12.76%) |
| Глагол | 12847 (21.52%) |
| Местоимение-существительное | 5492 (9.20%) |
| Местоименное прилагательное | 3681 (6.17%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1119 (1.87%) |
| Числительное (порядковое) | 216 (0.36%) |
| Наречие | 4026 (6.74%) |
| Предикатив | 709 (1.19%) |
| Предлог | 7750 (12.98%) |
| Союз | 5984 (10.02%) |
| Междометие | 1422 (2.38%) |
| Вводное слово | 281 (0.47%) |
| Частица | 5783 (9.69%) |
| Причастие | 1291 (2.16%) |
| Деепричастие | 202 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30612 (51.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.86 |
| . точка | 75.38 |
| - тире | 20.88 |
| ! восклицательный знак | 8.12 |
| ? вопросительный знак | 9.24 |
| ... многоточие | 2.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.89 |
| " кавычка | 8.09 |
| () скобки | 1.02 |
| : двоеточие | 2.21 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
