Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507144 |
| Слов в произведении (СВП): | 77033 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.65 |
| СДП диалога, знаков: | 31.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9964 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9200 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 764 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1277.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2972.30 | —> 3933-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18321 (23.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58712 (76.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18171 (30.95%) |
| Прилагательное | 6609 (11.26%) |
| Глагол | 14610 (24.88%) |
| Местоимение-существительное | 5877 (10.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2292 (3.90%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1016 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 212 (0.36%) |
| Наречие | 4233 (7.21%) |
| Предикатив | 643 (1.10%) |
| Предлог | 7441 (12.67%) |
| Союз | 6325 (10.77%) |
| Междометие | 1196 (2.04%) |
| Вводное слово | 306 (0.52%) |
| Частица | 5366 (9.14%) |
| Причастие | 868 (1.48%) |
| Деепричастие | 204 (0.35%) |
| Служебных слов: | 29017 (49.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.98 |
| . точка | 98.59 |
| - тире | 19.46 |
| ! восклицательный знак | 8.13 |
| ? вопросительный знак | 12.29 |
| ... многоточие | 5.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 9.42 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 5.75 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
