Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576566 |
| Слов в произведении (СВП): | 85602 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.23 |
| СДП диалога, знаков: | 53.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7613 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7235 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 378 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1071.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2325.09 | —> 11548-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21232 (24.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64370 (75.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21708 (33.72%) |
| Прилагательное | 6815 (10.59%) |
| Глагол | 16909 (26.27%) |
| Местоимение-существительное | 6477 (10.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3373 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1838 (2.86%) |
| Числительное (порядковое) | 341 (0.53%) |
| Наречие | 3403 (5.29%) |
| Предикатив | 540 (0.84%) |
| Предлог | 8766 (13.62%) |
| Союз | 6251 (9.71%) |
| Междометие | 1501 (2.33%) |
| Вводное слово | 209 (0.32%) |
| Частица | 5149 (8.00%) |
| Причастие | 1158 (1.80%) |
| Деепричастие | 266 (0.41%) |
| Служебных слов: | 32007 (49.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.85 |
| . точка | 86.27 |
| - тире | 11.50 |
| ! восклицательный знак | 1.14 |
| ? вопросительный знак | 5.29 |
| ... многоточие | 0.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 5.96 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.95 |
| ; 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».
