Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 561929 |
| Слов в произведении (СВП): | 78472 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.66 |
| СДП диалога, знаков: | 40.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8192 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7900 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 292 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1100.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2492.16 | —> 10549-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20594 (26.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57878 (73.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18676 (32.27%) |
| Прилагательное | 5302 (9.16%) |
| Глагол | 16161 (27.92%) |
| Местоимение-существительное | 6351 (10.97%) |
| Местоименное прилагательное | 3682 (6.36%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 870 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.25%) |
| Наречие | 3464 (5.99%) |
| Предикатив | 635 (1.10%) |
| Предлог | 7060 (12.20%) |
| Союз | 7739 (13.37%) |
| Междометие | 1030 (1.78%) |
| Вводное слово | 160 (0.28%) |
| Частица | 5655 (9.77%) |
| Причастие | 676 (1.17%) |
| Деепричастие | 224 (0.39%) |
| Служебных слов: | 31920 (55.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.83 |
| . точка | 119.27 |
| - тире | 48.58 |
| ! восклицательный знак | 1.20 |
| ? вопросительный знак | 16.25 |
| ... многоточие | 0.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 1.78 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.45 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
