Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 519153 |
| Слов в произведении (СВП): | 74957 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.75 |
| СДП диалога, знаков: | 49.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9044 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8515 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 529 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2810.06 | —> 6275-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17523 (23.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57434 (76.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18423 (32.08%) |
| Прилагательное | 7789 (13.56%) |
| Глагол | 12198 (21.24%) |
| Местоимение-существительное | 5174 (9.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2904 (5.06%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 959 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.20%) |
| Наречие | 3823 (6.66%) |
| Предикатив | 691 (1.20%) |
| Предлог | 6819 (11.87%) |
| Союз | 6255 (10.89%) |
| Междометие | 1078 (1.88%) |
| Вводное слово | 107 (0.19%) |
| Частица | 4278 (7.45%) |
| Причастие | 2453 (4.27%) |
| Деепричастие | 215 (0.37%) |
| Служебных слов: | 26843 (46.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.00 |
| . точка | 70.49 |
| - тире | 32.00 |
| ! восклицательный знак | 20.14 |
| ? вопросительный знак | 11.93 |
| ... многоточие | 16.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 4.80 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.28 |
| ; 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».
