Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526594 |
| Слов в произведении (СВП): | 77475 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.89 |
| СДП диалога, знаков: | 56.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8530 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8099 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 431 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2614.47 | —> 9190-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19336 (24.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58139 (75.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15732 (27.06%) |
| Прилагательное | 5852 (10.07%) |
| Глагол | 14897 (25.62%) |
| Местоимение-существительное | 7531 (12.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3202 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 859 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.30%) |
| Наречие | 4366 (7.51%) |
| Предикатив | 609 (1.05%) |
| Предлог | 6775 (11.65%) |
| Союз | 7336 (12.62%) |
| Междометие | 1318 (2.27%) |
| Вводное слово | 195 (0.34%) |
| Частица | 5461 (9.39%) |
| Причастие | 1102 (1.90%) |
| Деепричастие | 203 (0.35%) |
| Служебных слов: | 32034 (55.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.83 |
| . точка | 71.42 |
| - тире | 33.09 |
| ! восклицательный знак | 6.16 |
| ? вопросительный знак | 13.71 |
| ... многоточие | 7.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 1.14 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 3.27 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
