Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 541104 |
| Слов в произведении (СВП): | 77890 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.67 |
| СДП диалога, знаков: | 61.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9811 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9166 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 645 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2949.01 | —> 4269-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17327 (22.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60563 (77.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20790 (34.33%) |
| Прилагательное | 7164 (11.83%) |
| Глагол | 13046 (21.54%) |
| Местоимение-существительное | 4940 (8.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3368 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 988 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 256 (0.42%) |
| Наречие | 3398 (5.61%) |
| Предикатив | 468 (0.77%) |
| Предлог | 8032 (13.26%) |
| Союз | 5569 (9.20%) |
| Междометие | 1310 (2.16%) |
| Вводное слово | 169 (0.28%) |
| Частица | 4482 (7.40%) |
| Причастие | 1531 (2.53%) |
| Деепричастие | 185 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28068 (46.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.11 |
| . точка | 65.22 |
| - тире | 23.83 |
| ! восклицательный знак | 12.09 |
| ? вопросительный знак | 6.41 |
| ... многоточие | 1.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 7.47 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.34 |
| ; 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».
