Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 545728 |
| Слов в произведении (СВП): | 76477 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.24 |
| СДП диалога, знаков: | 55.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 74.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9263 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8931 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 332 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2755.02 | —> 7158-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17791 (23.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58686 (76.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19011 (32.39%) |
| Прилагательное | 6968 (11.87%) |
| Глагол | 13200 (22.49%) |
| Местоимение-существительное | 7503 (12.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3707 (6.32%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 821 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.33%) |
| Наречие | 3244 (5.53%) |
| Предикатив | 658 (1.12%) |
| Предлог | 6873 (11.71%) |
| Союз | 6048 (10.31%) |
| Междометие | 1307 (2.23%) |
| Вводное слово | 212 (0.36%) |
| Частица | 4487 (7.65%) |
| Причастие | 962 (1.64%) |
| Деепричастие | 121 (0.21%) |
| Служебных слов: | 30268 (51.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.47 |
| . точка | 98.66 |
| - тире | 31.62 |
| ! восклицательный знак | 2.28 |
| ? вопросительный знак | 14.49 |
| ... многоточие | 2.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 8.67 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 2.59 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
