Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 557193 |
| Слов в произведении (СВП): | 83218 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.38 |
| СДП диалога, знаков: | 36.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9291 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8485 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 806 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1206.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2775.93 | —> 6821-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20249 (24.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62969 (75.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17658 (28.04%) |
| Прилагательное | 6473 (10.28%) |
| Глагол | 16229 (25.77%) |
| Местоимение-существительное | 6800 (10.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3257 (5.17%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 594 (0.94%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.21%) |
| Наречие | 4333 (6.88%) |
| Предикатив | 677 (1.08%) |
| Предлог | 8609 (13.67%) |
| Союз | 6824 (10.84%) |
| Междометие | 1360 (2.16%) |
| Вводное слово | 314 (0.50%) |
| Частица | 5596 (8.89%) |
| Причастие | 1118 (1.78%) |
| Деепричастие | 171 (0.27%) |
| Служебных слов: | 32937 (52.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.00 |
| . точка | 102.81 |
| - тире | 21.33 |
| ! восклицательный знак | 4.85 |
| ? вопросительный знак | 12.57 |
| ... многоточие | 5.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
| " кавычка | 5.11 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 3.65 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
