Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 512029 |
| Слов в произведении (СВП): | 74298 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.43 |
| СДП диалога, знаков: | 69.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 23.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7021 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6811 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 210 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1035.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2296.71 | —> 11646-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19716 (26.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54582 (73.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16339 (29.93%) |
| Прилагательное | 5253 (9.62%) |
| Глагол | 14217 (26.05%) |
| Местоимение-существительное | 6604 (12.10%) |
| Местоименное прилагательное | 4229 (7.75%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 852 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.21%) |
| Наречие | 3322 (6.09%) |
| Предикатив | 512 (0.94%) |
| Предлог | 7000 (12.82%) |
| Союз | 6317 (11.57%) |
| Междометие | 1316 (2.41%) |
| Вводное слово | 200 (0.37%) |
| Частица | 6053 (11.09%) |
| Причастие | 943 (1.73%) |
| Деепричастие | 213 (0.39%) |
| Служебных слов: | 31938 (58.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.40 |
| . точка | 68.36 |
| - тире | 24.50 |
| ! восклицательный знак | 2.22 |
| ? вопросительный знак | 6.45 |
| ... многоточие | 1.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 2.31 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.24 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
