Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 513870 |
| Слов в произведении (СВП): | 74398 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 106.69 |
| СДП диалога, знаков: | 66.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9409 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8952 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 457 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2744.11 | —> 7345-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16084 (21.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58314 (78.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21189 (36.34%) |
| Прилагательное | 7155 (12.27%) |
| Глагол | 11473 (19.67%) |
| Местоимение-существительное | 5037 (8.64%) |
| Местоименное прилагательное | 4129 (7.08%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 744 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.30%) |
| Наречие | 2345 (4.02%) |
| Предикатив | 508 (0.87%) |
| Предлог | 7111 (12.19%) |
| Союз | 5170 (8.87%) |
| Междометие | 1280 (2.20%) |
| Вводное слово | 133 (0.23%) |
| Частица | 4345 (7.45%) |
| Причастие | 1734 (2.97%) |
| Деепричастие | 207 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27420 (47.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.13 |
| . точка | 56.13 |
| - тире | 14.10 |
| ! восклицательный знак | 11.30 |
| ? вопросительный знак | 9.66 |
| ... многоточие | 2.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 9.50 |
| () скобки | 1.61 |
| : двоеточие | 3.62 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
