Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514499 |
| Слов в произведении (СВП): | 75448 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.67 |
| СДП диалога, знаков: | 52.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7928 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7564 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 364 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2713.82 | —> 7807-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19247 (25.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56201 (74.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15303 (27.23%) |
| Прилагательное | 6990 (12.44%) |
| Глагол | 14398 (25.62%) |
| Местоимение-существительное | 5633 (10.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3476 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 821 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.27%) |
| Наречие | 4600 (8.18%) |
| Предикатив | 614 (1.09%) |
| Предлог | 6510 (11.58%) |
| Союз | 6633 (11.80%) |
| Междометие | 1185 (2.11%) |
| Вводное слово | 193 (0.34%) |
| Частица | 5625 (10.01%) |
| Причастие | 1162 (2.07%) |
| Деепричастие | 213 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29477 (52.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.90 |
| . точка | 72.18 |
| - тире | 23.94 |
| ! восклицательный знак | 7.62 |
| ? вопросительный знак | 12.25 |
| ... многоточие | 8.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 3.09 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 7.20 |
| ; 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».
