Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496039 |
| Слов в произведении (СВП): | 72005 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.85 |
| СДП диалога, знаков: | 47.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8535 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8078 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 457 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1241.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2774.46 | —> 6846-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17321 (24.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54684 (75.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16786 (30.70%) |
| Прилагательное | 5497 (10.05%) |
| Глагол | 14088 (25.76%) |
| Местоимение-существительное | 5214 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3027 (5.54%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 782 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.33%) |
| Наречие | 3503 (6.41%) |
| Предикатив | 514 (0.94%) |
| Предлог | 6956 (12.72%) |
| Союз | 6564 (12.00%) |
| Междометие | 1202 (2.20%) |
| Вводное слово | 88 (0.16%) |
| Частица | 4416 (8.08%) |
| Причастие | 1292 (2.36%) |
| Деепричастие | 178 (0.33%) |
| Служебных слов: | 27649 (50.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 157.21 |
| . точка | 74.43 |
| - тире | 39.16 |
| ! восклицательный знак | 6.32 |
| ? вопросительный знак | 10.68 |
| ... многоточие | 8.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 16.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.19 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
