Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496129 |
| Слов в произведении (СВП): | 74689 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.84 |
| СДП диалога, знаков: | 51.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7842 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7630 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 212 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1125.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2525.52 | —> 10214-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18366 (24.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56323 (75.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16774 (29.78%) |
| Прилагательное | 6974 (12.38%) |
| Глагол | 13587 (24.12%) |
| Местоимение-существительное | 6791 (12.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3987 (7.08%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 897 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.27%) |
| Наречие | 3856 (6.85%) |
| Предикатив | 776 (1.38%) |
| Предлог | 6728 (11.95%) |
| Союз | 5404 (9.59%) |
| Междометие | 1048 (1.86%) |
| Вводное слово | 203 (0.36%) |
| Частица | 4961 (8.81%) |
| Причастие | 1135 (2.02%) |
| Деепричастие | 194 (0.34%) |
| Служебных слов: | 29322 (52.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.31 |
| . точка | 74.83 |
| - тире | 6.41 |
| ! восклицательный знак | 2.25 |
| ? вопросительный знак | 8.19 |
| ... многоточие | 13.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 4.10 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.16 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
