Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 566031 |
| Слов в произведении (СВП): | 76578 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.82 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.63 |
| СДП диалога, знаков: | 71.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10979 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10202 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 777 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1422.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3324.10 | —> 915-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17673 (23.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58905 (76.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19921 (33.82%) |
| Прилагательное | 8788 (14.92%) |
| Глагол | 11463 (19.46%) |
| Местоимение-существительное | 4382 (7.44%) |
| Местоименное прилагательное | 3223 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1065 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.35%) |
| Наречие | 3672 (6.23%) |
| Предикатив | 535 (0.91%) |
| Предлог | 7405 (12.57%) |
| Союз | 5590 (9.49%) |
| Междометие | 1148 (1.95%) |
| Вводное слово | 176 (0.30%) |
| Частица | 4668 (7.92%) |
| Причастие | 2704 (4.59%) |
| Деепричастие | 217 (0.37%) |
| Служебных слов: | 26819 (45.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.68 |
| . точка | 73.09 |
| - тире | 22.75 |
| ! восклицательный знак | 9.52 |
| ? вопросительный знак | 6.40 |
| ... многоточие | 7.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.62 |
| " кавычка | 2.64 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.22 |
| ; 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».
