Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486157 |
| Слов в произведении (СВП): | 71560 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 88.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.93 |
| СДП диалога, знаков: | 43.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 12.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8574 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8208 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 366 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2714.34 | —> 7797-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17236 (24.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54324 (75.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17848 (32.85%) |
| Прилагательное | 4941 (9.10%) |
| Глагол | 14180 (26.10%) |
| Местоимение-существительное | 5133 (9.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3318 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 868 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.30%) |
| Наречие | 3218 (5.92%) |
| Предикатив | 367 (0.68%) |
| Предлог | 7724 (14.22%) |
| Союз | 5448 (10.03%) |
| Междометие | 1252 (2.30%) |
| Вводное слово | 96 (0.18%) |
| Частица | 4699 (8.65%) |
| Причастие | 1176 (2.16%) |
| Деепричастие | 261 (0.48%) |
| Служебных слов: | 27942 (51.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.72 |
| . точка | 69.52 |
| - тире | 12.91 |
| ! восклицательный знак | 1.17 |
| ? вопросительный знак | 4.46 |
| ... многоточие | 0.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 10.51 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.20 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
