Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496652 |
| Слов в произведении (СВП): | 71609 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.74 |
| СДП диалога, знаков: | 55.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9223 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8728 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 495 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1259.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2931.33 | —> 4533-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17170 (23.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54439 (76.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18378 (33.76%) |
| Прилагательное | 6487 (11.92%) |
| Глагол | 12057 (22.15%) |
| Местоимение-существительное | 4775 (8.77%) |
| Местоименное прилагательное | 2803 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 964 (1.77%) |
| Числительное (порядковое) | 196 (0.36%) |
| Наречие | 3623 (6.66%) |
| Предикатив | 679 (1.25%) |
| Предлог | 7631 (14.02%) |
| Союз | 5516 (10.13%) |
| Междометие | 1255 (2.31%) |
| Вводное слово | 177 (0.33%) |
| Частица | 4568 (8.39%) |
| Причастие | 1226 (2.25%) |
| Деепричастие | 163 (0.30%) |
| Служебных слов: | 26896 (49.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.71 |
| . точка | 66.88 |
| - тире | 27.92 |
| ! восклицательный знак | 11.74 |
| ? вопросительный знак | 9.96 |
| ... многоточие | 0.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 10.12 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.87 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
