Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493879 |
| Слов в произведении (СВП): | 77514 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.82 |
| СДП диалога, знаков: | 38.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9079 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8551 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 528 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2690.34 | —> 8168-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19273 (24.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58241 (75.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16945 (29.09%) |
| Прилагательное | 5651 (9.70%) |
| Глагол | 14701 (25.24%) |
| Местоимение-существительное | 7578 (13.01%) |
| Местоименное прилагательное | 3522 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 711 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.24%) |
| Наречие | 3791 (6.51%) |
| Предикатив | 655 (1.12%) |
| Предлог | 6893 (11.84%) |
| Союз | 6621 (11.37%) |
| Междометие | 1405 (2.41%) |
| Вводное слово | 271 (0.47%) |
| Частица | 5184 (8.90%) |
| Причастие | 760 (1.30%) |
| Деепричастие | 142 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31637 (54.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.67 |
| . точка | 92.05 |
| - тире | 18.50 |
| ! восклицательный знак | 4.90 |
| ? вопросительный знак | 13.30 |
| ... многоточие | 2.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 6.51 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 6.44 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
