Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 523764 |
| Слов в произведении (СВП): | 75723 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.42 |
| СДП диалога, знаков: | 40.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7461 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7332 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 129 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1094.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2407.60 | —> 11186-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16809 (22.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58914 (77.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18754 (31.83%) |
| Прилагательное | 6014 (10.21%) |
| Глагол | 16075 (27.29%) |
| Местоимение-существительное | 7220 (12.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3744 (6.36%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 805 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 78 (0.13%) |
| Наречие | 3055 (5.19%) |
| Предикатив | 521 (0.88%) |
| Предлог | 6896 (11.71%) |
| Союз | 5816 (9.87%) |
| Междометие | 1003 (1.70%) |
| Вводное слово | 147 (0.25%) |
| Частица | 4020 (6.82%) |
| Причастие | 977 (1.66%) |
| Деепричастие | 279 (0.47%) |
| Служебных слов: | 29137 (49.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.32 |
| . точка | 111.10 |
| - тире | 29.91 |
| ! восклицательный знак | 2.06 |
| ? вопросительный знак | 12.35 |
| ... многоточие | 0.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.45 |
| " кавычка | 0.21 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.09 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
