Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536301 |
| Слов в произведении (СВП): | 77425 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.33 |
| СДП диалога, знаков: | 51.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7685 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7477 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 208 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2579.07 | —> 9596-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19055 (24.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58370 (75.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16645 (28.52%) |
| Прилагательное | 6649 (11.39%) |
| Глагол | 15324 (26.25%) |
| Местоимение-существительное | 6740 (11.55%) |
| Местоименное прилагательное | 3326 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 534 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 100 (0.17%) |
| Наречие | 4270 (7.32%) |
| Предикатив | 731 (1.25%) |
| Предлог | 7559 (12.95%) |
| Союз | 5833 (9.99%) |
| Междометие | 1090 (1.87%) |
| Вводное слово | 293 (0.50%) |
| Частица | 5390 (9.23%) |
| Причастие | 1024 (1.75%) |
| Деепричастие | 175 (0.30%) |
| Служебных слов: | 30411 (52.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.08 |
| . точка | 96.42 |
| - тире | 33.12 |
| ! восклицательный знак | 5.31 |
| ? вопросительный знак | 16.30 |
| ... многоточие | 2.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 1.68 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.92 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
