Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 500561 |
| Слов в произведении (СВП): | 77566 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.92 |
| СДП диалога, знаков: | 37.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10057 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9542 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 515 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2907.50 | —> 4859-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17139 (22.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60427 (77.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20815 (34.45%) |
| Прилагательное | 5812 (9.62%) |
| Глагол | 15889 (26.29%) |
| Местоимение-существительное | 5909 (9.78%) |
| Местоименное прилагательное | 2307 (3.82%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 724 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.20%) |
| Наречие | 3245 (5.37%) |
| Предикатив | 601 (0.99%) |
| Предлог | 8139 (13.47%) |
| Союз | 6044 (10.00%) |
| Междометие | 1093 (1.81%) |
| Вводное слово | 138 (0.23%) |
| Частица | 4574 (7.57%) |
| Причастие | 836 (1.38%) |
| Деепричастие | 156 (0.26%) |
| Служебных слов: | 28374 (46.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.55 |
| . точка | 95.67 |
| - тире | 32.23 |
| ! восклицательный знак | 10.13 |
| ? вопросительный знак | 13.69 |
| ... многоточие | 0.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 3.97 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.09 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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».
