Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548712 |
| Слов в произведении (СВП): | 85915 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.96 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.58 |
| СДП диалога, знаков: | 32.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8472 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8050 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 422 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1034.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2382.22 | —> 11318-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22954 (26.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62961 (73.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17954 (28.52%) |
| Прилагательное | 6689 (10.62%) |
| Глагол | 17921 (28.46%) |
| Местоимение-существительное | 8220 (13.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3434 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1111 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.25%) |
| Наречие | 5014 (7.96%) |
| Предикатив | 743 (1.18%) |
| Предлог | 7417 (11.78%) |
| Союз | 7347 (11.67%) |
| Междометие | 1265 (2.01%) |
| Вводное слово | 534 (0.85%) |
| Частица | 5935 (9.43%) |
| Причастие | 556 (0.88%) |
| Деепричастие | 182 (0.29%) |
| Служебных слов: | 34356 (54.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.46 |
| . точка | 110.91 |
| - тире | 23.13 |
| ! восклицательный знак | 5.69 |
| ? вопросительный знак | 7.46 |
| ... многоточие | 14.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 1.96 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.95 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
