Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517404 |
| Слов в произведении (СВП): | 72197 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.53 |
| СДП диалога, знаков: | 47.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8263 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7931 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 332 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1116.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2553.07 | —> 9908-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17880 (24.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54317 (75.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15514 (28.56%) |
| Прилагательное | 5521 (10.16%) |
| Глагол | 14676 (27.02%) |
| Местоимение-существительное | 8334 (15.34%) |
| Местоименное прилагательное | 2924 (5.38%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 550 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 64 (0.12%) |
| Наречие | 3406 (6.27%) |
| Предикатив | 578 (1.06%) |
| Предлог | 6276 (11.55%) |
| Союз | 5605 (10.32%) |
| Междометие | 1135 (2.09%) |
| Вводное слово | 212 (0.39%) |
| Частица | 5037 (9.27%) |
| Причастие | 731 (1.35%) |
| Деепричастие | 201 (0.37%) |
| Служебных слов: | 29741 (54.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.72 |
| . точка | 94.57 |
| - тире | 56.12 |
| ! восклицательный знак | 13.96 |
| ? вопросительный знак | 17.19 |
| ... многоточие | 4.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 3.38 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 4.29 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
