Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493065 |
| Слов в произведении (СВП): | 74909 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.12 |
| СДП диалога, знаков: | 37.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9352 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8764 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 588 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2856.25 | —> 5569-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17581 (23.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57328 (76.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17534 (30.59%) |
| Прилагательное | 5690 (9.93%) |
| Глагол | 14311 (24.96%) |
| Местоимение-существительное | 5413 (9.44%) |
| Местоименное прилагательное | 3817 (6.66%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 732 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.22%) |
| Наречие | 3291 (5.74%) |
| Предикатив | 634 (1.11%) |
| Предлог | 7161 (12.49%) |
| Союз | 5820 (10.15%) |
| Междометие | 1235 (2.15%) |
| Вводное слово | 257 (0.45%) |
| Частица | 5220 (9.11%) |
| Причастие | 1114 (1.94%) |
| Деепричастие | 131 (0.23%) |
| Служебных слов: | 29070 (50.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.40 |
| . точка | 102.72 |
| - тире | 28.49 |
| ! восклицательный знак | 8.48 |
| ? вопросительный знак | 13.46 |
| ... многоточие | 2.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 10.07 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.61 |
| ; 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».
