Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 540564 |
| Слов в произведении (СВП): | 76868 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.11 |
| СДП диалога, знаков: | 52.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7994 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7717 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 277 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2704.26 | —> 7960-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18080 (23.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58788 (76.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16841 (28.65%) |
| Прилагательное | 6965 (11.85%) |
| Глагол | 15033 (25.57%) |
| Местоимение-существительное | 6753 (11.49%) |
| Местоименное прилагательное | 3337 (5.68%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 592 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.23%) |
| Наречие | 4063 (6.91%) |
| Предикатив | 599 (1.02%) |
| Предлог | 7458 (12.69%) |
| Союз | 5552 (9.44%) |
| Междометие | 1181 (2.01%) |
| Вводное слово | 249 (0.42%) |
| Частица | 5025 (8.55%) |
| Причастие | 957 (1.63%) |
| Деепричастие | 162 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29724 (50.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.68 |
| . точка | 95.19 |
| - тире | 37.06 |
| ! восклицательный знак | 5.37 |
| ? вопросительный знак | 15.77 |
| ... многоточие | 2.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 4.68 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.30 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
