Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 572250 |
| Слов в произведении (СВП): | 86168 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.28 |
| СДП диалога, знаков: | 39.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10095 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9549 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 546 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1189.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2782.56 | —> 6715-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23793 (27.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62375 (72.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19901 (31.91%) |
| Прилагательное | 7287 (11.68%) |
| Глагол | 13826 (22.17%) |
| Местоимение-существительное | 5641 (9.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3677 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 36 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 1323 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 226 (0.36%) |
| Наречие | 4309 (6.91%) |
| Предикатив | 904 (1.45%) |
| Предлог | 8283 (13.28%) |
| Союз | 8582 (13.76%) |
| Междометие | 1584 (2.54%) |
| Вводное слово | 342 (0.55%) |
| Частица | 7408 (11.88%) |
| Причастие | 1041 (1.67%) |
| Деепричастие | 262 (0.42%) |
| Служебных слов: | 35815 (57.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.74 |
| . точка | 112.25 |
| - тире | 9.62 |
| ! восклицательный знак | 2.01 |
| ? вопросительный знак | 8.58 |
| ... многоточие | 2.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.10 |
| : 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».
