Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 572396 |
| Слов в произведении (СВП): | 80278 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.21 |
| СДП диалога, знаков: | 46.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10787 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9890 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 897 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3132.60 | —> 2141-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16636 (20.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63642 (79.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22393 (35.19%) |
| Прилагательное | 7086 (11.13%) |
| Глагол | 14946 (23.48%) |
| Местоимение-существительное | 4170 (6.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2599 (4.08%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1214 (1.91%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.29%) |
| Наречие | 3527 (5.54%) |
| Предикатив | 580 (0.91%) |
| Предлог | 8870 (13.94%) |
| Союз | 5742 (9.02%) |
| Междометие | 1016 (1.60%) |
| Вводное слово | 125 (0.20%) |
| Частица | 4160 (6.54%) |
| Причастие | 1330 (2.09%) |
| Деепричастие | 269 (0.42%) |
| Служебных слов: | 26967 (42.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.87 |
| . точка | 77.77 |
| - тире | 38.01 |
| ! восклицательный знак | 7.80 |
| ? вопросительный знак | 11.80 |
| ... многоточие | 4.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.22 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
| " кавычка | 6.81 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 6.53 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
