Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 540941 |
| Слов в произведении (СВП): | 82759 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.35 |
| СДП диалога, знаков: | 60.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8695 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8273 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 422 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1112.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2526.51 | —> 10205-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22260 (26.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60499 (73.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17179 (28.40%) |
| Прилагательное | 6993 (11.56%) |
| Глагол | 15169 (25.07%) |
| Местоимение-существительное | 7730 (12.78%) |
| Местоименное прилагательное | 4417 (7.30%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 813 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.22%) |
| Наречие | 4537 (7.50%) |
| Предикатив | 719 (1.19%) |
| Предлог | 7485 (12.37%) |
| Союз | 7327 (12.11%) |
| Междометие | 1437 (2.38%) |
| Вводное слово | 338 (0.56%) |
| Частица | 6390 (10.56%) |
| Причастие | 900 (1.49%) |
| Деепричастие | 261 (0.43%) |
| Служебных слов: | 35402 (58.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.78 |
| . точка | 67.96 |
| - тире | 16.78 |
| ! восклицательный знак | 2.15 |
| ? вопросительный знак | 5.50 |
| ... многоточие | 1.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 3.06 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 2.03 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
