Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493209 |
| Слов в произведении (СВП): | 76683 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.87 |
| СДП диалога, знаков: | 37.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9251 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8722 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 529 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1179.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2742.95 | —> 7358-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16994 (22.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59689 (77.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20751 (34.77%) |
| Прилагательное | 5732 (9.60%) |
| Глагол | 15656 (26.23%) |
| Местоимение-существительное | 5549 (9.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2219 (3.72%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 862 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.24%) |
| Наречие | 3234 (5.42%) |
| Предикатив | 550 (0.92%) |
| Предлог | 8159 (13.67%) |
| Союз | 6015 (10.08%) |
| Междометие | 1096 (1.84%) |
| Вводное слово | 150 (0.25%) |
| Частица | 4350 (7.29%) |
| Причастие | 886 (1.48%) |
| Деепричастие | 144 (0.24%) |
| Служебных слов: | 27699 (46.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.34 |
| . точка | 97.97 |
| - тире | 36.81 |
| ! восклицательный знак | 11.06 |
| ? вопросительный знак | 12.77 |
| ... многоточие | 1.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 3.78 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.25 |
| ; точка с запятой | 0.37 |
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».
