Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548888 |
| Слов в произведении (СВП): | 82404 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.65 |
| СДП диалога, знаков: | 50.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7461 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7097 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 364 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1076.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2317.01 | —> 11579-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23876 (28.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58528 (71.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16522 (28.23%) |
| Прилагательное | 7123 (12.17%) |
| Глагол | 13864 (23.69%) |
| Местоимение-существительное | 5633 (9.62%) |
| Местоименное прилагательное | 4393 (7.51%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 964 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 249 (0.43%) |
| Наречие | 5259 (8.99%) |
| Предикатив | 822 (1.40%) |
| Предлог | 7094 (12.12%) |
| Союз | 8410 (14.37%) |
| Междометие | 1662 (2.84%) |
| Вводное слово | 465 (0.79%) |
| Частица | 7195 (12.29%) |
| Причастие | 1062 (1.81%) |
| Деепричастие | 210 (0.36%) |
| Служебных слов: | 35088 (59.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.31 |
| . точка | 90.08 |
| - тире | 18.18 |
| ! восклицательный знак | 3.98 |
| ? вопросительный знак | 9.93 |
| ... многоточие | 1.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 2.80 |
| () скобки | 1.72 |
| : двоеточие | 1.10 |
| ; 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».
