Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531135 |
| Слов в произведении (СВП): | 75197 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 97.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 122.83 |
| СДП диалога, знаков: | 71.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 23.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7046 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6865 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 181 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1029.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2273.70 | —> 11702-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20962 (27.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54235 (72.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16778 (30.94%) |
| Прилагательное | 5433 (10.02%) |
| Глагол | 13375 (24.66%) |
| Местоимение-существительное | 6542 (12.06%) |
| Местоименное прилагательное | 4640 (8.56%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 967 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.39%) |
| Наречие | 3143 (5.80%) |
| Предикатив | 522 (0.96%) |
| Предлог | 7353 (13.56%) |
| Союз | 6411 (11.82%) |
| Междометие | 1342 (2.47%) |
| Вводное слово | 240 (0.44%) |
| Частица | 6424 (11.84%) |
| Причастие | 1130 (2.08%) |
| Деепричастие | 229 (0.42%) |
| Служебных слов: | 33192 (61.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.91 |
| . точка | 64.22 |
| - тире | 27.14 |
| ! восклицательный знак | 0.96 |
| ? вопросительный знак | 6.14 |
| ... многоточие | 1.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 3.59 |
| () скобки | 0.76 |
| : двоеточие | 0.78 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
