Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 545382 |
| Слов в произведении (СВП): | 78728 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.78 |
| СДП диалога, знаков: | 48.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8563 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8207 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 356 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1221.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2763.17 | —> 7023-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19791 (25.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58937 (74.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17004 (28.85%) |
| Прилагательное | 6786 (11.51%) |
| Глагол | 15543 (26.37%) |
| Местоимение-существительное | 6210 (10.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3113 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 802 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.28%) |
| Наречие | 3862 (6.55%) |
| Предикатив | 533 (0.90%) |
| Предлог | 7378 (12.52%) |
| Союз | 7151 (12.13%) |
| Междометие | 1459 (2.48%) |
| Вводное слово | 312 (0.53%) |
| Частица | 5805 (9.85%) |
| Причастие | 1021 (1.73%) |
| Деепричастие | 163 (0.28%) |
| Служебных слов: | 31599 (53.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.99 |
| . точка | 83.46 |
| - тире | 27.56 |
| ! восклицательный знак | 12.74 |
| ? вопросительный знак | 9.16 |
| ... многоточие | 6.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.68 |
| " кавычка | 1.96 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.10 |
| ; 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».
