Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501564 |
| Слов в произведении (СВП): | 76855 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.26 |
| СДП диалога, знаков: | 42.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8100 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7861 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 239 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1071.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2423.48 | —> 11105-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20425 (26.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56430 (73.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16825 (29.82%) |
| Прилагательное | 6291 (11.15%) |
| Глагол | 14170 (25.11%) |
| Местоимение-существительное | 5481 (9.71%) |
| Местоименное прилагательное | 4472 (7.92%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 874 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.29%) |
| Наречие | 4446 (7.88%) |
| Предикатив | 868 (1.54%) |
| Предлог | 6856 (12.15%) |
| Союз | 6711 (11.89%) |
| Междометие | 1306 (2.31%) |
| Вводное слово | 222 (0.39%) |
| Частица | 5507 (9.76%) |
| Причастие | 1277 (2.26%) |
| Деепричастие | 246 (0.44%) |
| Служебных слов: | 30805 (54.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.98 |
| . точка | 93.57 |
| - тире | 14.21 |
| ! восклицательный знак | 1.24 |
| ? вопросительный знак | 5.30 |
| ... многоточие | 1.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 3.76 |
| () скобки | 0.66 |
| : двоеточие | 1.56 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
