Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547374 |
| Слов в произведении (СВП): | 79059 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.67 |
| СДП диалога, знаков: | 56.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10724 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9842 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 882 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1233.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2941.30 | —> 4381-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19603 (24.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59456 (75.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18788 (31.60%) |
| Прилагательное | 7144 (12.02%) |
| Глагол | 13605 (22.88%) |
| Местоимение-существительное | 4669 (7.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3156 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 639 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.25%) |
| Наречие | 4101 (6.90%) |
| Предикатив | 726 (1.22%) |
| Предлог | 7632 (12.84%) |
| Союз | 7597 (12.78%) |
| Междометие | 1175 (1.98%) |
| Вводное слово | 274 (0.46%) |
| Частица | 5670 (9.54%) |
| Причастие | 1433 (2.41%) |
| Деепричастие | 299 (0.50%) |
| Служебных слов: | 30498 (51.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.82 |
| . точка | 65.91 |
| - тире | 25.71 |
| ! восклицательный знак | 3.58 |
| ? вопросительный знак | 8.16 |
| ... многоточие | 3.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 24.61 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; 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».
