Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504520 |
| Слов в произведении (СВП): | 77148 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.13 |
| СДП диалога, знаков: | 63.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8595 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8153 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 442 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1151.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2625.88 | —> 9049-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19021 (24.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58127 (75.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19083 (32.83%) |
| Прилагательное | 6353 (10.93%) |
| Глагол | 13825 (23.78%) |
| Местоимение-существительное | 4955 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3963 (6.82%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 868 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.28%) |
| Наречие | 3317 (5.71%) |
| Предикатив | 608 (1.05%) |
| Предлог | 7418 (12.76%) |
| Союз | 6454 (11.10%) |
| Междометие | 1186 (2.04%) |
| Вводное слово | 214 (0.37%) |
| Частица | 5255 (9.04%) |
| Причастие | 1314 (2.26%) |
| Деепричастие | 249 (0.43%) |
| Служебных слов: | 29698 (51.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.53 |
| . точка | 62.28 |
| - тире | 20.74 |
| ! восклицательный знак | 3.89 |
| ? вопросительный знак | 9.54 |
| ... многоточие | 6.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 3.27 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 0.48 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
