Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547688 |
| Слов в произведении (СВП): | 77902 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 121.27 |
| СДП диалога, знаков: | 68.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11208 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10375 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 833 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1351.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3250.47 | —> 1278-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18070 (23.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59832 (76.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18413 (30.77%) |
| Прилагательное | 8582 (14.34%) |
| Глагол | 12356 (20.65%) |
| Местоимение-существительное | 4913 (8.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3563 (5.96%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 860 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.30%) |
| Наречие | 3993 (6.67%) |
| Предикатив | 652 (1.09%) |
| Предлог | 7708 (12.88%) |
| Союз | 6079 (10.16%) |
| Междометие | 1086 (1.82%) |
| Вводное слово | 186 (0.31%) |
| Частица | 5007 (8.37%) |
| Причастие | 1612 (2.69%) |
| Деепричастие | 264 (0.44%) |
| Служебных слов: | 28817 (48.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.38 |
| . точка | 50.88 |
| - тире | 28.48 |
| ! восклицательный знак | 2.40 |
| ? вопросительный знак | 7.09 |
| ... многоточие | 21.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 4.42 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 4.85 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
