Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514789 |
| Слов в произведении (СВП): | 75299 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.34 |
| СДП диалога, знаков: | 43.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9906 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9282 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 624 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2962.24 | —> 4071-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15567 (20.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59732 (79.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19685 (32.96%) |
| Прилагательное | 7154 (11.98%) |
| Глагол | 13072 (21.88%) |
| Местоимение-существительное | 6096 (10.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3253 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 847 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.25%) |
| Наречие | 3026 (5.07%) |
| Предикатив | 519 (0.87%) |
| Предлог | 7715 (12.92%) |
| Союз | 4881 (8.17%) |
| Междометие | 1081 (1.81%) |
| Вводное слово | 161 (0.27%) |
| Частица | 3738 (6.26%) |
| Причастие | 1219 (2.04%) |
| Деепричастие | 174 (0.29%) |
| Служебных слов: | 27111 (45.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.58 |
| . точка | 90.96 |
| - тире | 21.78 |
| ! восклицательный знак | 5.58 |
| ? вопросительный знак | 10.85 |
| ... многоточие | 4.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 5.78 |
| () скобки | 0.62 |
| : двоеточие | 4.18 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
