Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 566305 |
| Слов в произведении (СВП): | 87574 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.17 |
| СДП диалога, знаков: | 35.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8825 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8247 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 578 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1103.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2512.82 | —> 10347-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21735 (24.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65839 (75.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18773 (28.51%) |
| Прилагательное | 5781 (8.78%) |
| Глагол | 16977 (25.79%) |
| Местоимение-существительное | 7016 (10.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3580 (5.44%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 905 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 204 (0.31%) |
| Наречие | 4002 (6.08%) |
| Предикатив | 914 (1.39%) |
| Предлог | 7200 (10.94%) |
| Союз | 8359 (12.70%) |
| Междометие | 1719 (2.61%) |
| Вводное слово | 177 (0.27%) |
| Частица | 6303 (9.57%) |
| Причастие | 636 (0.97%) |
| Деепричастие | 151 (0.23%) |
| Служебных слов: | 34519 (52.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.74 |
| . точка | 95.94 |
| - тире | 23.16 |
| ! восклицательный знак | 7.31 |
| ? вопросительный знак | 23.55 |
| ... многоточие | 27.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 2.09 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 0.57 |
| ; 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».
