Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536150 |
| Слов в произведении (СВП): | 76961 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.07 |
| СДП диалога, знаков: | 53 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9086 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8531 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 555 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2751.82 | —> 7205-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18159 (23.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58802 (76.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19319 (32.85%) |
| Прилагательное | 6253 (10.63%) |
| Глагол | 14881 (25.31%) |
| Местоимение-существительное | 6079 (10.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3152 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1434 (2.44%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.32%) |
| Наречие | 3822 (6.50%) |
| Предикатив | 472 (0.80%) |
| Предлог | 7437 (12.65%) |
| Союз | 5626 (9.57%) |
| Междометие | 1177 (2.00%) |
| Вводное слово | 186 (0.32%) |
| Частица | 4539 (7.72%) |
| Причастие | 940 (1.60%) |
| Деепричастие | 192 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28411 (48.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 158.11 |
| . точка | 95.58 |
| - тире | 33.45 |
| ! восклицательный знак | 1.66 |
| ? вопросительный знак | 11.15 |
| ... многоточие | 1.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 10.46 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.43 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
