Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576980 |
| Слов в произведении (СВП): | 87057 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.19 |
| СДП диалога, знаков: | 52.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9773 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9515 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 258 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1212.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2812.80 | —> 6224-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22811 (26.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64246 (73.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20322 (31.63%) |
| Прилагательное | 8407 (13.09%) |
| Глагол | 15257 (23.75%) |
| Местоимение-существительное | 4981 (7.75%) |
| Местоименное прилагательное | 4044 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1057 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 195 (0.30%) |
| Наречие | 4723 (7.35%) |
| Предикатив | 1268 (1.97%) |
| Предлог | 8574 (13.35%) |
| Союз | 7483 (11.65%) |
| Междометие | 1519 (2.36%) |
| Вводное слово | 234 (0.36%) |
| Частица | 6495 (10.11%) |
| Причастие | 1280 (1.99%) |
| Деепричастие | 259 (0.40%) |
| Служебных слов: | 33615 (52.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.54 |
| . точка | 76.43 |
| - тире | 16.72 |
| ! восклицательный знак | 1.88 |
| ? вопросительный знак | 6.31 |
| ... многоточие | 0.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 1.77 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 4.95 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
