Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 503252 |
| Слов в произведении (СВП): | 73022 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.39 |
| СДП диалога, знаков: | 52.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7787 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7585 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 202 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2589.64 | —> 9475-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18227 (24.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54795 (75.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15995 (29.19%) |
| Прилагательное | 6078 (11.09%) |
| Глагол | 13941 (25.44%) |
| Местоимение-существительное | 6488 (11.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3573 (6.52%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 471 (0.86%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.21%) |
| Наречие | 3985 (7.27%) |
| Предикатив | 512 (0.93%) |
| Предлог | 6833 (12.47%) |
| Союз | 6009 (10.97%) |
| Междометие | 1376 (2.51%) |
| Вводное слово | 256 (0.47%) |
| Частица | 5302 (9.68%) |
| Причастие | 803 (1.47%) |
| Деепричастие | 151 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29994 (54.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.41 |
| . точка | 100.85 |
| - тире | 31.89 |
| ! восклицательный знак | 5.78 |
| ? вопросительный знак | 13.37 |
| ... многоточие | 2.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 1.75 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.71 |
| ; 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».
