Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 581626 |
| Слов в произведении (СВП): | 79057 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.78 |
| СДП диалога, знаков: | 54.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7928 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7352 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 576 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1129.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2530.57 | —> 10166-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19419 (24.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59638 (75.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14421 (24.18%) |
| Прилагательное | 6589 (11.05%) |
| Глагол | 17021 (28.54%) |
| Местоимение-существительное | 8089 (13.56%) |
| Местоименное прилагательное | 2880 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 636 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.22%) |
| Наречие | 4404 (7.38%) |
| Предикатив | 620 (1.04%) |
| Предлог | 6868 (11.52%) |
| Союз | 6945 (11.65%) |
| Междометие | 1167 (1.96%) |
| Вводное слово | 268 (0.45%) |
| Частица | 5554 (9.31%) |
| Причастие | 1009 (1.69%) |
| Деепричастие | 308 (0.52%) |
| Служебных слов: | 32090 (53.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.29 |
| . точка | 96.70 |
| - тире | 35.00 |
| ! восклицательный знак | 3.20 |
| ? вопросительный знак | 14.53 |
| ... многоточие | 3.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 1.06 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 6.81 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
