Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 530212 |
| Слов в произведении (СВП): | 80967 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.23 |
| СДП диалога, знаков: | 45.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9213 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8973 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 240 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1201.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2744.33 | —> 7341-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21678 (26.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59289 (73.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18373 (30.99%) |
| Прилагательное | 7704 (12.99%) |
| Глагол | 14369 (24.24%) |
| Местоимение-существительное | 5604 (9.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3728 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1252 (2.11%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.32%) |
| Наречие | 4276 (7.21%) |
| Предикатив | 1119 (1.89%) |
| Предлог | 7698 (12.98%) |
| Союз | 6709 (11.32%) |
| Междометие | 1572 (2.65%) |
| Вводное слово | 239 (0.40%) |
| Частица | 6087 (10.27%) |
| Причастие | 1102 (1.86%) |
| Деепричастие | 199 (0.34%) |
| Служебных слов: | 31862 (53.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.84 |
| . точка | 86.26 |
| - тире | 12.83 |
| ! восклицательный знак | 2.61 |
| ? вопросительный знак | 8.95 |
| ... многоточие | 1.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 1.48 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.38 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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».
