Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 513342 |
| Слов в произведении (СВП): | 79758 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.53 |
| СДП диалога, знаков: | 43.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10181 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9356 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 825 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2778.29 | —> 6785-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22982 (28.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56776 (71.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17985 (31.68%) |
| Прилагательное | 6590 (11.61%) |
| Глагол | 13982 (24.63%) |
| Местоимение-существительное | 5739 (10.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3611 (6.36%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 858 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 179 (0.32%) |
| Наречие | 3848 (6.78%) |
| Предикатив | 836 (1.47%) |
| Предлог | 7519 (13.24%) |
| Союз | 7740 (13.63%) |
| Междометие | 1450 (2.55%) |
| Вводное слово | 261 (0.46%) |
| Частица | 6935 (12.21%) |
| Причастие | 739 (1.30%) |
| Деепричастие | 183 (0.32%) |
| Служебных слов: | 33468 (58.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.94 |
| . точка | 87.39 |
| - тире | 7.26 |
| ! восклицательный знак | 10.81 |
| ? вопросительный знак | 8.56 |
| ... многоточие | 2.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.04 |
| " кавычка | 4.16 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 2.01 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
