Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 511605 |
| Слов в произведении (СВП): | 78156 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.02 |
| СДП диалога, знаков: | 45.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7794 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7555 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 239 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2448.75 | —> 10920-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20403 (26.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57753 (73.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15736 (27.25%) |
| Прилагательное | 6355 (11.00%) |
| Глагол | 15562 (26.95%) |
| Местоимение-существительное | 8251 (14.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3145 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 503 (0.87%) |
| Числительное (порядковое) | 42 (0.07%) |
| Наречие | 4124 (7.14%) |
| Предикатив | 682 (1.18%) |
| Предлог | 6436 (11.14%) |
| Союз | 7018 (12.15%) |
| Междометие | 1274 (2.21%) |
| Вводное слово | 247 (0.43%) |
| Частица | 5569 (9.64%) |
| Причастие | 913 (1.58%) |
| Деепричастие | 224 (0.39%) |
| Служебных слов: | 32176 (55.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.76 |
| . точка | 82.96 |
| - тире | 26.69 |
| ! восклицательный знак | 6.06 |
| ? вопросительный знак | 13.86 |
| ... многоточие | 6.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 2.43 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
