Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548558 |
| Слов в произведении (СВП): | 82670 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.84 |
| СДП диалога, знаков: | 49.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7180 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6957 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 223 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1011.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2203.54 | —> 11837-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24103 (29.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58567 (70.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15238 (26.02%) |
| Прилагательное | 5673 (9.69%) |
| Глагол | 16732 (28.57%) |
| Местоимение-существительное | 8388 (14.32%) |
| Местоименное прилагательное | 4199 (7.17%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 832 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.26%) |
| Наречие | 4979 (8.50%) |
| Предикатив | 920 (1.57%) |
| Предлог | 7055 (12.05%) |
| Союз | 7647 (13.06%) |
| Междометие | 1460 (2.49%) |
| Вводное слово | 353 (0.60%) |
| Частица | 6633 (11.33%) |
| Причастие | 817 (1.39%) |
| Деепричастие | 284 (0.48%) |
| Служебных слов: | 36026 (61.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.50 |
| . точка | 93.90 |
| - тире | 23.33 |
| ! восклицательный знак | 1.00 |
| ? вопросительный знак | 14.73 |
| ... многоточие | 1.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 1.48 |
| () скобки | 1.26 |
| : двоеточие | 4.19 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
