Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 497091 |
| Слов в произведении (СВП): | 65459 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.9 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.38 |
| СДП диалога, знаков: | 45.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11105 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10020 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1085 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1477.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3530.37 | —> 271-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12879 (19.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52580 (80.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18024 (34.28%) |
| Прилагательное | 7766 (14.77%) |
| Глагол | 11451 (21.78%) |
| Местоимение-существительное | 3566 (6.78%) |
| Местоименное прилагательное | 2337 (4.44%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 664 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.24%) |
| Наречие | 2617 (4.98%) |
| Предикатив | 386 (0.73%) |
| Предлог | 6612 (12.58%) |
| Союз | 4275 (8.13%) |
| Междометие | 721 (1.37%) |
| Вводное слово | 177 (0.34%) |
| Частица | 3199 (6.08%) |
| Причастие | 1304 (2.48%) |
| Деепричастие | 101 (0.19%) |
| Служебных слов: | 21000 (39.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 91.71 |
| . точка | 106.25 |
| - тире | 38.16 |
| ! восклицательный знак | 9.65 |
| ? вопросительный знак | 10.16 |
| ... многоточие | 6.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 16.42 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 1.71 |
| ; точка с запятой | 0.57 |
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».
