Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 544817 |
| Слов в произведении (СВП): | 74053 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.8 |
| СДП диалога, знаков: | 75.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10302 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9751 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 551 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1337.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3099.38 | —> 2468-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18811 (25.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55242 (74.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18074 (32.72%) |
| Прилагательное | 7488 (13.55%) |
| Глагол | 11600 (21.00%) |
| Местоимение-существительное | 3952 (7.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3297 (5.97%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 911 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.25%) |
| Наречие | 3996 (7.23%) |
| Предикатив | 551 (1.00%) |
| Предлог | 7286 (13.19%) |
| Союз | 6335 (11.47%) |
| Междометие | 1098 (1.99%) |
| Вводное слово | 345 (0.62%) |
| Частица | 5576 (10.09%) |
| Причастие | 2180 (3.95%) |
| Деепричастие | 241 (0.44%) |
| Служебных слов: | 28141 (50.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.14 |
| . точка | 68.63 |
| - тире | 26.29 |
| ! восклицательный знак | 8.16 |
| ? вопросительный знак | 10.17 |
| ... многоточие | 2.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 1.44 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.50 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
