Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567530 |
| Слов в произведении (СВП): | 83676 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.98 |
| СДП диалога, знаков: | 46.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10173 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9743 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 430 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1266.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2949.33 | —> 4263-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17250 (20.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66426 (79.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22330 (33.62%) |
| Прилагательное | 8250 (12.42%) |
| Глагол | 15025 (22.62%) |
| Местоимение-существительное | 7345 (11.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3204 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 905 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.31%) |
| Наречие | 3632 (5.47%) |
| Предикатив | 631 (0.95%) |
| Предлог | 8992 (13.54%) |
| Союз | 5041 (7.59%) |
| Междометие | 1239 (1.87%) |
| Вводное слово | 185 (0.28%) |
| Частица | 4115 (6.19%) |
| Причастие | 1295 (1.95%) |
| Деепричастие | 186 (0.28%) |
| Служебных слов: | 30317 (45.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.77 |
| . точка | 93.87 |
| - тире | 35.29 |
| ! восклицательный знак | 3.91 |
| ? вопросительный знак | 11.78 |
| ... многоточие | 7.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 9.27 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 4.90 |
| ; точка с запятой | 0.82 |
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».
