Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555151 |
| Слов в произведении (СВП): | 78751 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.57 |
| СДП диалога, знаков: | 57.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7958 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7583 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 375 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1126.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2508.23 | —> 10391-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19224 (24.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59527 (75.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17757 (29.83%) |
| Прилагательное | 6803 (11.43%) |
| Глагол | 14262 (23.96%) |
| Местоимение-существительное | 5582 (9.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3835 (6.44%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 841 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 193 (0.32%) |
| Наречие | 4001 (6.72%) |
| Предикатив | 526 (0.88%) |
| Предлог | 7347 (12.34%) |
| Союз | 7123 (11.97%) |
| Междометие | 1358 (2.28%) |
| Вводное слово | 188 (0.32%) |
| Частица | 5040 (8.47%) |
| Причастие | 1029 (1.73%) |
| Деепричастие | 207 (0.35%) |
| Служебных слов: | 30686 (51.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.23 |
| . точка | 67.47 |
| - тире | 32.89 |
| ! восклицательный знак | 7.62 |
| ? вопросительный знак | 12.08 |
| ... многоточие | 6.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 6.88 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 4.69 |
| ; точка с запятой | 2.72 |
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».
