Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569522 |
| Слов в произведении (СВП): | 89839 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.95 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.21 |
| СДП диалога, знаков: | 57.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8615 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8214 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 401 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1057.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2369.64 | —> 11376-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23269 (25.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66570 (74.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20786 (31.22%) |
| Прилагательное | 6313 (9.48%) |
| Глагол | 18245 (27.41%) |
| Местоимение-существительное | 8266 (12.42%) |
| Местоименное прилагательное | 3598 (5.40%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1329 (2.00%) |
| Числительное (порядковое) | 235 (0.35%) |
| Наречие | 3932 (5.91%) |
| Предикатив | 582 (0.87%) |
| Предлог | 9255 (13.90%) |
| Союз | 7550 (11.34%) |
| Междометие | 1635 (2.46%) |
| Вводное слово | 237 (0.36%) |
| Частица | 6008 (9.03%) |
| Причастие | 817 (1.23%) |
| Деепричастие | 276 (0.41%) |
| Служебных слов: | 36836 (55.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.41 |
| . точка | 70.34 |
| - тире | 9.94 |
| ! восклицательный знак | 0.35 |
| ? вопросительный знак | 4.62 |
| ... многоточие | 0.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 6.30 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.85 |
| ; 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».
