Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 494161 |
| Слов в произведении (СВП): | 72363 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.51 |
| СДП диалога, знаков: | 44.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9660 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9134 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 526 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2953.06 | —> 4210-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16619 (22.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55744 (77.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19077 (34.22%) |
| Прилагательное | 6042 (10.84%) |
| Глагол | 14071 (25.24%) |
| Местоимение-существительное | 4809 (8.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2717 (4.87%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 828 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.24%) |
| Наречие | 3476 (6.24%) |
| Предикатив | 661 (1.19%) |
| Предлог | 7222 (12.96%) |
| Союз | 5503 (9.87%) |
| Междометие | 949 (1.70%) |
| Вводное слово | 135 (0.24%) |
| Частица | 4607 (8.26%) |
| Причастие | 945 (1.70%) |
| Деепричастие | 184 (0.33%) |
| Служебных слов: | 26142 (46.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.10 |
| . точка | 89.04 |
| - тире | 40.08 |
| ! восклицательный знак | 7.92 |
| ? вопросительный знак | 13.07 |
| ... многоточие | 5.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.22 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 3.70 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.03 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
