Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550301 |
| Слов в произведении (СВП): | 80446 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.88 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.24 |
| СДП диалога, знаков: | 50.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9510 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8903 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 607 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2639.54 | —> 8872-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23098 (28.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57348 (71.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17088 (29.80%) |
| Прилагательное | 5704 (9.95%) |
| Глагол | 13923 (24.28%) |
| Местоимение-существительное | 8162 (14.23%) |
| Местоименное прилагательное | 4205 (7.33%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 719 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 155 (0.27%) |
| Наречие | 4397 (7.67%) |
| Предикатив | 974 (1.70%) |
| Предлог | 7198 (12.55%) |
| Союз | 7303 (12.73%) |
| Междометие | 1599 (2.79%) |
| Вводное слово | 347 (0.61%) |
| Частица | 6676 (11.64%) |
| Причастие | 813 (1.42%) |
| Деепричастие | 165 (0.29%) |
| Служебных слов: | 35677 (62.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.42 |
| . точка | 93.55 |
| - тире | 54.26 |
| ! восклицательный знак | 7.55 |
| ? вопросительный знак | 16.67 |
| ... многоточие | 3.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 7.12 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.51 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
