Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488099 |
| Слов в произведении (СВП): | 70834 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.17 |
| СДП диалога, знаков: | 45.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8081 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7637 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 444 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1155.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2591.55 | —> 9442-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17054 (24.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53780 (75.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16478 (30.64%) |
| Прилагательное | 6577 (12.23%) |
| Глагол | 11834 (22.00%) |
| Местоимение-существительное | 6171 (11.47%) |
| Местоименное прилагательное | 4051 (7.53%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 847 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.25%) |
| Наречие | 3263 (6.07%) |
| Предикатив | 475 (0.88%) |
| Предлог | 6118 (11.38%) |
| Союз | 5906 (10.98%) |
| Междометие | 1130 (2.10%) |
| Вводное слово | 172 (0.32%) |
| Частица | 4318 (8.03%) |
| Причастие | 1007 (1.87%) |
| Деепричастие | 139 (0.26%) |
| Служебных слов: | 28015 (52.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.49 |
| . точка | 92.30 |
| - тире | 24.65 |
| ! восклицательный знак | 3.77 |
| ? вопросительный знак | 21.20 |
| ... многоточие | 4.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 8.13 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.62 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
