Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 511880 |
| Слов в произведении (СВП): | 72589 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.52 |
| СДП диалога, знаков: | 59.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9900 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9108 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 792 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1244.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2905.47 | —> 4892-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17841 (24.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54748 (75.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17096 (31.23%) |
| Прилагательное | 7817 (14.28%) |
| Глагол | 11205 (20.47%) |
| Местоимение-существительное | 4808 (8.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3214 (5.87%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 886 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 176 (0.32%) |
| Наречие | 3709 (6.77%) |
| Предикатив | 623 (1.14%) |
| Предлог | 6521 (11.91%) |
| Союз | 6055 (11.06%) |
| Междометие | 1175 (2.15%) |
| Вводное слово | 186 (0.34%) |
| Частица | 5151 (9.41%) |
| Причастие | 1351 (2.47%) |
| Деепричастие | 193 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27313 (49.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.51 |
| . точка | 62.38 |
| - тире | 33.68 |
| ! восклицательный знак | 1.38 |
| ? вопросительный знак | 9.12 |
| ... многоточие | 20.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 9.08 |
| () скобки | 3.53 |
| : двоеточие | 7.84 |
| ; 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».
