Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 400755 |
| Слов в произведении (СВП): | 58544 |
| Приблизительно страниц: | 211 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.28 |
| СДП диалога, знаков: | 40.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7771 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7441 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 330 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2858.39 | —> 5542-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14864 (25.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43680 (74.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14175 (32.45%) |
| Прилагательное | 5482 (12.55%) |
| Глагол | 10413 (23.84%) |
| Местоимение-существительное | 2809 (6.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2603 (5.96%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 598 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 96 (0.22%) |
| Наречие | 3083 (7.06%) |
| Предикатив | 543 (1.24%) |
| Предлог | 5181 (11.86%) |
| Союз | 5542 (12.69%) |
| Междометие | 1023 (2.34%) |
| Вводное слово | 147 (0.34%) |
| Частица | 4220 (9.66%) |
| Причастие | 1401 (3.21%) |
| Деепричастие | 200 (0.46%) |
| Служебных слов: | 21733 (49.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.77 |
| . точка | 67.64 |
| - тире | 10.25 |
| ! восклицательный знак | 3.72 |
| ? вопросительный знак | 12.86 |
| ... многоточие | 7.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 2.44 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.87 |
| ; 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».
