Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 560302 |
| Слов в произведении (СВП): | 78729 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.14 |
| СДП диалога, знаков: | 59.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9036 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8386 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 650 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2667.64 | —> 8509-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19554 (24.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59175 (75.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18778 (31.73%) |
| Прилагательное | 7371 (12.46%) |
| Глагол | 12159 (20.55%) |
| Местоимение-существительное | 5200 (8.79%) |
| Местоименное прилагательное | 4278 (7.23%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 969 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 255 (0.43%) |
| Наречие | 4091 (6.91%) |
| Предикатив | 548 (0.93%) |
| Предлог | 7236 (12.23%) |
| Союз | 6981 (11.80%) |
| Междометие | 1151 (1.95%) |
| Вводное слово | 224 (0.38%) |
| Частица | 5000 (8.45%) |
| Причастие | 1596 (2.70%) |
| Деепричастие | 290 (0.49%) |
| Служебных слов: | 30362 (51.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.52 |
| . точка | 72.06 |
| - тире | 20.97 |
| ! восклицательный знак | 2.67 |
| ? вопросительный знак | 8.56 |
| ... многоточие | 9.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 3.33 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 4.41 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
