Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496356 |
| Слов в произведении (СВП): | 73461 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.56 |
| СДП диалога, знаков: | 49.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7186 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6955 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 231 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1009.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2244.57 | —> 11757-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19511 (26.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53950 (73.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14955 (27.72%) |
| Прилагательное | 5397 (10.00%) |
| Глагол | 14292 (26.49%) |
| Местоимение-существительное | 8173 (15.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3394 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 971 (1.80%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.30%) |
| Наречие | 3426 (6.35%) |
| Предикатив | 640 (1.19%) |
| Предлог | 6369 (11.81%) |
| Союз | 7103 (13.17%) |
| Междометие | 1128 (2.09%) |
| Вводное слово | 197 (0.37%) |
| Частица | 5488 (10.17%) |
| Причастие | 720 (1.33%) |
| Деепричастие | 188 (0.35%) |
| Служебных слов: | 32058 (59.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.65 |
| . точка | 94.20 |
| - тире | 33.60 |
| ! восклицательный знак | 8.19 |
| ? вопросительный знак | 9.90 |
| ... многоточие | 5.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 5.06 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.74 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
