Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492106 |
| Слов в произведении (СВП): | 73797 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.04 |
| СДП диалога, знаков: | 40.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 11.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10472 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9605 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 867 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3030.11 | —> 3223-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17316 (23.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56481 (76.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17113 (30.30%) |
| Прилагательное | 5942 (10.52%) |
| Глагол | 13620 (24.11%) |
| Местоимение-существительное | 3972 (7.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2943 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 859 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 268 (0.47%) |
| Наречие | 3658 (6.48%) |
| Предикатив | 631 (1.12%) |
| Предлог | 7194 (12.74%) |
| Союз | 6558 (11.61%) |
| Междометие | 1533 (2.71%) |
| Вводное слово | 271 (0.48%) |
| Частица | 5682 (10.06%) |
| Причастие | 1350 (2.39%) |
| Деепричастие | 193 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28359 (50.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.85 |
| . точка | 67.17 |
| - тире | 17.72 |
| ! восклицательный знак | 2.76 |
| ? вопросительный знак | 7.51 |
| ... многоточие | 16.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 7.02 |
| () скобки | 2.45 |
| : двоеточие | 8.66 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
