Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526686 |
| Слов в произведении (СВП): | 76540 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 91.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 117.99 |
| СДП диалога, знаков: | 60.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8702 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8123 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 579 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1113.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2551.42 | —> 9927-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20008 (26.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56532 (73.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14997 (26.53%) |
| Прилагательное | 5995 (10.60%) |
| Глагол | 14571 (25.77%) |
| Местоимение-существительное | 6168 (10.91%) |
| Местоименное прилагательное | 4386 (7.76%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 788 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.17%) |
| Наречие | 4788 (8.47%) |
| Предикатив | 462 (0.82%) |
| Предлог | 6802 (12.03%) |
| Союз | 6958 (12.31%) |
| Междометие | 1259 (2.23%) |
| Вводное слово | 362 (0.64%) |
| Частица | 5667 (10.02%) |
| Причастие | 853 (1.51%) |
| Деепричастие | 358 (0.63%) |
| Служебных слов: | 31972 (56.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 167.87 |
| . точка | 62.10 |
| - тире | 24.09 |
| ! восклицательный знак | 0.30 |
| ? вопросительный знак | 7.43 |
| ... многоточие | 11.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.35 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 2.98 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.09 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
