Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 528995 |
| Слов в произведении (СВП): | 76062 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.44 |
| СДП диалога, знаков: | 60.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7628 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7444 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 184 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2604.32 | —> 9290-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18782 (24.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57280 (75.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16925 (29.55%) |
| Прилагательное | 6296 (10.99%) |
| Глагол | 14893 (26.00%) |
| Местоимение-существительное | 6631 (11.58%) |
| Местоименное прилагательное | 3727 (6.51%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 586 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.22%) |
| Наречие | 4276 (7.47%) |
| Предикатив | 599 (1.05%) |
| Предлог | 7045 (12.30%) |
| Союз | 6027 (10.52%) |
| Междометие | 1330 (2.32%) |
| Вводное слово | 309 (0.54%) |
| Частица | 4750 (8.29%) |
| Причастие | 1067 (1.86%) |
| Деепричастие | 196 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30024 (52.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.96 |
| . точка | 84.97 |
| - тире | 31.80 |
| ! восклицательный знак | 4.40 |
| ? вопросительный знак | 10.69 |
| ... многоточие | 2.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 1.22 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.34 |
| ; 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».
