Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 478482 |
| Слов в произведении (СВП): | 72930 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.88 |
| СДП диалога, знаков: | 36.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7736 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7449 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 287 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1106.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2511.38 | —> 10364-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16915 (23.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56015 (76.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17483 (31.21%) |
| Прилагательное | 5475 (9.77%) |
| Глагол | 15167 (27.08%) |
| Местоимение-существительное | 6782 (12.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2946 (5.26%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1031 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 54 (0.10%) |
| Наречие | 3052 (5.45%) |
| Предикатив | 616 (1.10%) |
| Предлог | 6612 (11.80%) |
| Союз | 6064 (10.83%) |
| Междометие | 1152 (2.06%) |
| Вводное слово | 118 (0.21%) |
| Частица | 4074 (7.27%) |
| Причастие | 707 (1.26%) |
| Деепричастие | 152 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27913 (49.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.90 |
| . точка | 100.69 |
| - тире | 18.37 |
| ! восклицательный знак | 16.74 |
| ? вопросительный знак | 14.05 |
| ... многоточие | 0.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 1.73 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.25 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
