Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518457 |
| Слов в произведении (СВП): | 78272 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 123.88 |
| СДП диалога, знаков: | 68.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8276 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8028 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 248 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1094.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2480.72 | —> 10656-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19004 (24.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59268 (75.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17632 (29.75%) |
| Прилагательное | 5355 (9.04%) |
| Глагол | 15641 (26.39%) |
| Местоимение-существительное | 8083 (13.64%) |
| Местоименное прилагательное | 3983 (6.72%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 835 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.31%) |
| Наречие | 3843 (6.48%) |
| Предикатив | 462 (0.78%) |
| Предлог | 7654 (12.91%) |
| Союз | 6600 (11.14%) |
| Междометие | 1241 (2.09%) |
| Вводное слово | 107 (0.18%) |
| Частица | 4785 (8.07%) |
| Причастие | 928 (1.57%) |
| Деепричастие | 245 (0.41%) |
| Служебных слов: | 32708 (55.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.45 |
| . точка | 58.03 |
| - тире | 27.74 |
| ! восклицательный знак | 4.06 |
| ? вопросительный знак | 8.59 |
| ... многоточие | 0.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 5.21 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.20 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
