Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 556514 |
| Слов в произведении (СВП): | 81309 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.07 |
| СДП диалога, знаков: | 43.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11909 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10694 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1215 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1359.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3286.77 | —> 1079-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18286 (22.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63023 (77.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19686 (31.24%) |
| Прилагательное | 8490 (13.47%) |
| Глагол | 13471 (21.37%) |
| Местоимение-существительное | 4898 (7.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3685 (5.85%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 796 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.18%) |
| Наречие | 3598 (5.71%) |
| Предикатив | 571 (0.91%) |
| Предлог | 7547 (11.97%) |
| Союз | 6681 (10.60%) |
| Междометие | 1166 (1.85%) |
| Вводное слово | 182 (0.29%) |
| Частица | 5318 (8.44%) |
| Причастие | 1191 (1.89%) |
| Деепричастие | 194 (0.31%) |
| Служебных слов: | 29680 (47.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.97 |
| . точка | 81.43 |
| - тире | 19.17 |
| ! восклицательный знак | 3.15 |
| ? вопросительный знак | 9.91 |
| ... многоточие | 4.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 5.62 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 1.14 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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».
