Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507599 |
| Слов в произведении (СВП): | 75586 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.38 |
| СДП диалога, знаков: | 35.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10057 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9475 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 582 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3009.06 | —> 3465-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16116 (21.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59470 (78.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18333 (30.83%) |
| Прилагательное | 7000 (11.77%) |
| Глагол | 14123 (23.75%) |
| Местоимение-существительное | 6010 (10.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2964 (4.98%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 678 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.18%) |
| Наречие | 3132 (5.27%) |
| Предикатив | 634 (1.07%) |
| Предлог | 7156 (12.03%) |
| Союз | 5346 (8.99%) |
| Междометие | 1026 (1.73%) |
| Вводное слово | 192 (0.32%) |
| Частица | 4168 (7.01%) |
| Причастие | 890 (1.50%) |
| Деепричастие | 134 (0.23%) |
| Служебных слов: | 27005 (45.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.97 |
| . точка | 98.02 |
| - тире | 37.16 |
| ! восклицательный знак | 7.32 |
| ? вопросительный знак | 13.26 |
| ... многоточие | 8.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.39 |
| " кавычка | 8.44 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 3.49 |
| ; 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».
