Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474158 |
| Слов в произведении (СВП): | 69787 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.69 |
| СДП диалога, знаков: | 39.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9868 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8935 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 933 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1277.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3041.17 | —> 3083-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15392 (22.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54395 (77.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15970 (29.36%) |
| Прилагательное | 5589 (10.27%) |
| Глагол | 13389 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 5420 (9.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2796 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 679 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.25%) |
| Наречие | 3066 (5.64%) |
| Предикатив | 457 (0.84%) |
| Предлог | 6413 (11.79%) |
| Союз | 5208 (9.57%) |
| Междометие | 1335 (2.45%) |
| Вводное слово | 183 (0.34%) |
| Частица | 4020 (7.39%) |
| Причастие | 1121 (2.06%) |
| Деепричастие | 169 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25561 (46.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.66 |
| . точка | 77.45 |
| - тире | 22.41 |
| ! восклицательный знак | 34.75 |
| ? вопросительный знак | 12.58 |
| ... многоточие | 5.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.67 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 6.36 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 2.52 |
| ; 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».
