Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 646564 |
| Слов в произведении (СВП): | 92296 |
| Приблизительно страниц: | 312 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.4 |
| СДП диалога, знаков: | 40.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12051 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11345 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 706 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1308.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3110.83 | —> 2351-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24171 (26.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68125 (73.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20236 (29.70%) |
| Прилагательное | 7077 (10.39%) |
| Глагол | 16466 (24.17%) |
| Местоимение-существительное | 6574 (9.65%) |
| Местоименное прилагательное | 3925 (5.76%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 752 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.25%) |
| Наречие | 4805 (7.05%) |
| Предикатив | 861 (1.26%) |
| Предлог | 8675 (12.73%) |
| Союз | 8759 (12.86%) |
| Междометие | 1602 (2.35%) |
| Вводное слово | 346 (0.51%) |
| Частица | 8140 (11.95%) |
| Причастие | 1147 (1.68%) |
| Деепричастие | 446 (0.65%) |
| Служебных слов: | 38497 (56.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.23 |
| . точка | 90.69 |
| - тире | 66.17 |
| ! восклицательный знак | 7.11 |
| ? вопросительный знак | 26.39 |
| ... многоточие | 16.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 4.44 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 4.78 |
| () скобки | 0.52 |
| : двоеточие | 4.80 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
