Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 505312 |
| Слов в произведении (СВП): | 77990 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.68 |
| СДП диалога, знаков: | 55.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10707 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10337 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 370 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3023.66 | —> 3312-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19325 (24.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58665 (75.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19810 (33.77%) |
| Прилагательное | 7420 (12.65%) |
| Глагол | 13973 (23.82%) |
| Местоимение-существительное | 5154 (8.79%) |
| Местоименное прилагательное | 3320 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 889 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.33%) |
| Наречие | 3306 (5.64%) |
| Предикатив | 564 (0.96%) |
| Предлог | 7736 (13.19%) |
| Союз | 6889 (11.74%) |
| Междометие | 1092 (1.86%) |
| Вводное слово | 127 (0.22%) |
| Частица | 5417 (9.23%) |
| Причастие | 1194 (2.04%) |
| Деепричастие | 207 (0.35%) |
| Служебных слов: | 29951 (51.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.70 |
| . точка | 69.86 |
| - тире | 10.28 |
| ! восклицательный знак | 7.87 |
| ? вопросительный знак | 4.23 |
| ... многоточие | 1.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 2.28 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.45 |
| ; 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».
