Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548495 |
| Слов в произведении (СВП): | 76281 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.43 |
| СДП диалога, знаков: | 59.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7760 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7535 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 225 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1220.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2662.09 | —> 8582-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18676 (24.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57605 (75.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15890 (27.58%) |
| Прилагательное | 6558 (11.38%) |
| Глагол | 15152 (26.30%) |
| Местоимение-существительное | 6864 (11.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3552 (6.17%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 525 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.24%) |
| Наречие | 4102 (7.12%) |
| Предикатив | 591 (1.03%) |
| Предлог | 7045 (12.23%) |
| Союз | 6061 (10.52%) |
| Междометие | 1257 (2.18%) |
| Вводное слово | 246 (0.43%) |
| Частица | 5125 (8.90%) |
| Причастие | 975 (1.69%) |
| Деепричастие | 193 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30349 (52.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.49 |
| . точка | 86.12 |
| - тире | 36.84 |
| ! восклицательный знак | 6.16 |
| ? вопросительный знак | 13.50 |
| ... многоточие | 2.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 1.28 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.57 |
| ; 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».
