Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 495294 |
| Слов в произведении (СВП): | 73871 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 91.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 118.26 |
| СДП диалога, знаков: | 59.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9726 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9122 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 604 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2929.74 | —> 4561-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18233 (24.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55638 (75.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18295 (32.88%) |
| Прилагательное | 8080 (14.52%) |
| Глагол | 11603 (20.85%) |
| Местоимение-существительное | 4527 (8.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3051 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 904 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.28%) |
| Наречие | 3772 (6.78%) |
| Предикатив | 706 (1.27%) |
| Предлог | 7161 (12.87%) |
| Союз | 6667 (11.98%) |
| Междометие | 1114 (2.00%) |
| Вводное слово | 260 (0.47%) |
| Частица | 5091 (9.15%) |
| Причастие | 1301 (2.34%) |
| Деепричастие | 198 (0.36%) |
| Служебных слов: | 28077 (50.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 157.98 |
| . точка | 63.77 |
| - тире | 19.18 |
| ! восклицательный знак | 1.07 |
| ? вопросительный знак | 4.75 |
| ... многоточие | 14.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 34.87 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 1.42 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
