Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 557439 |
| Слов в произведении (СВП): | 81975 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.37 |
| СДП диалога, знаков: | 48.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8257 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7821 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 436 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2627.49 | —> 9028-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21499 (26.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60476 (73.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16279 (26.92%) |
| Прилагательное | 6921 (11.44%) |
| Глагол | 15591 (25.78%) |
| Местоимение-существительное | 6503 (10.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3930 (6.50%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 730 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.34%) |
| Наречие | 5033 (8.32%) |
| Предикатив | 729 (1.21%) |
| Предлог | 7094 (11.73%) |
| Союз | 7538 (12.46%) |
| Междометие | 1350 (2.23%) |
| Вводное слово | 252 (0.42%) |
| Частица | 6310 (10.43%) |
| Причастие | 1208 (2.00%) |
| Деепричастие | 226 (0.37%) |
| Служебных слов: | 33222 (54.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.17 |
| . точка | 79.55 |
| - тире | 26.67 |
| ! восклицательный знак | 7.00 |
| ? вопросительный знак | 12.26 |
| ... многоточие | 8.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.98 |
| " кавычка | 5.71 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 4.53 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
