Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 530315 |
| Слов в произведении (СВП): | 73546 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.73 |
| СДП диалога, знаков: | 60.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8718 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8401 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 317 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1188.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2707.35 | —> 7917-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17811 (24.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55735 (75.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18410 (33.03%) |
| Прилагательное | 4858 (8.72%) |
| Глагол | 15405 (27.64%) |
| Местоимение-существительное | 5053 (9.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2799 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 824 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.21%) |
| Наречие | 2461 (4.42%) |
| Предикатив | 679 (1.22%) |
| Предлог | 6944 (12.46%) |
| Союз | 6743 (12.10%) |
| Междометие | 1807 (3.24%) |
| Вводное слово | 105 (0.19%) |
| Частица | 5247 (9.41%) |
| Причастие | 772 (1.39%) |
| Деепричастие | 179 (0.32%) |
| Служебных слов: | 28903 (51.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 162.82 |
| . точка | 72.04 |
| - тире | 36.58 |
| ! восклицательный знак | 9.18 |
| ? вопросительный знак | 13.07 |
| ... многоточие | 2.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.06 |
| " кавычка | 2.53 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 4.72 |
| ; 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».
