Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 490696 |
| Слов в произведении (СВП): | 70028 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.67 |
| СДП диалога, знаков: | 59.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9282 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8724 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 558 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2928.37 | —> 4576-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16927 (24.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53101 (75.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18445 (34.74%) |
| Прилагательное | 6316 (11.89%) |
| Глагол | 11587 (21.82%) |
| Местоимение-существительное | 4483 (8.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2843 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 754 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 242 (0.46%) |
| Наречие | 3154 (5.94%) |
| Предикатив | 570 (1.07%) |
| Предлог | 7143 (13.45%) |
| Союз | 5519 (10.39%) |
| Междометие | 1151 (2.17%) |
| Вводное слово | 138 (0.26%) |
| Частица | 4480 (8.44%) |
| Причастие | 1318 (2.48%) |
| Деепричастие | 174 (0.33%) |
| Служебных слов: | 25940 (48.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.85 |
| . точка | 59.76 |
| - тире | 25.65 |
| ! восклицательный знак | 14.87 |
| ? вопросительный знак | 9.35 |
| ... многоточие | 0.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 4.20 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.81 |
| ; 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».
