Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 513414 |
| Слов в произведении (СВП): | 74717 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.59 |
| СДП диалога, знаков: | 33.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8337 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8031 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 306 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2715.28 | —> 7771-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16023 (21.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58694 (78.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19522 (33.26%) |
| Прилагательное | 5928 (10.10%) |
| Глагол | 14243 (24.27%) |
| Местоимение-существительное | 6740 (11.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3074 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 745 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.30%) |
| Наречие | 3761 (6.41%) |
| Предикатив | 593 (1.01%) |
| Предлог | 7507 (12.79%) |
| Союз | 5079 (8.65%) |
| Междометие | 1074 (1.83%) |
| Вводное слово | 156 (0.27%) |
| Частица | 3759 (6.40%) |
| Причастие | 1073 (1.83%) |
| Деепричастие | 158 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27553 (46.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 80.20 |
| . точка | 101.54 |
| - тире | 44.65 |
| ! восклицательный знак | 27.60 |
| ? вопросительный знак | 12.42 |
| ... многоточие | 5.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.84 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.03 |
| " кавычка | 9.44 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.52 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
