Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 538537 |
| Слов в произведении (СВП): | 77457 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.96 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.51 |
| СДП диалога, знаков: | 45.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7104 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6440 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 664 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 996.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2182.88 | —> 11864-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21559 (27.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55898 (72.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15226 (27.24%) |
| Прилагательное | 5530 (9.89%) |
| Глагол | 13490 (24.13%) |
| Местоимение-существительное | 7435 (13.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3713 (6.64%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 870 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.26%) |
| Наречие | 3902 (6.98%) |
| Предикатив | 783 (1.40%) |
| Предлог | 7134 (12.76%) |
| Союз | 7199 (12.88%) |
| Междометие | 1812 (3.24%) |
| Вводное слово | 289 (0.52%) |
| Частица | 6198 (11.09%) |
| Причастие | 661 (1.18%) |
| Деепричастие | 192 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33990 (60.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.67 |
| . точка | 106.83 |
| - тире | 53.93 |
| ! восклицательный знак | 2.03 |
| ? вопросительный знак | 13.31 |
| ... многоточие | 9.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 4.85 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.48 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
