Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 551836 |
| Слов в произведении (СВП): | 80796 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.58 |
| СДП диалога, знаков: | 66.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10978 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9945 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1033 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2999.07 | —> 3597-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19372 (23.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61424 (76.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21048 (34.27%) |
| Прилагательное | 6684 (10.88%) |
| Глагол | 12762 (20.78%) |
| Местоимение-существительное | 5334 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3559 (5.79%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 848 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 252 (0.41%) |
| Наречие | 3477 (5.66%) |
| Предикатив | 473 (0.77%) |
| Предлог | 8981 (14.62%) |
| Союз | 6805 (11.08%) |
| Междометие | 1402 (2.28%) |
| Вводное слово | 266 (0.43%) |
| Частица | 5148 (8.38%) |
| Причастие | 1117 (1.82%) |
| Деепричастие | 299 (0.49%) |
| Служебных слов: | 31805 (51.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.25 |
| . точка | 61.27 |
| - тире | 14.07 |
| ! восклицательный знак | 5.19 |
| ? вопросительный знак | 7.30 |
| ... многоточие | 6.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 19.16 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 2.52 |
| ; 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».
