Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 516572 |
| Слов в произведении (СВП): | 74572 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.56 |
| СДП диалога, знаков: | 64.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10065 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9342 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 723 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2933.78 | —> 4502-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17535 (23.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57037 (76.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19402 (34.02%) |
| Прилагательное | 7467 (13.09%) |
| Глагол | 11880 (20.83%) |
| Местоимение-существительное | 4503 (7.89%) |
| Местоименное прилагательное | 3885 (6.81%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1056 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.30%) |
| Наречие | 3441 (6.03%) |
| Предикатив | 433 (0.76%) |
| Предлог | 7023 (12.31%) |
| Союз | 6120 (10.73%) |
| Междометие | 1102 (1.93%) |
| Вводное слово | 220 (0.39%) |
| Частица | 4350 (7.63%) |
| Причастие | 1717 (3.01%) |
| Деепричастие | 218 (0.38%) |
| Служебных слов: | 27423 (48.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.09 |
| . точка | 54.71 |
| - тире | 11.30 |
| ! восклицательный знак | 2.37 |
| ? вопросительный знак | 6.07 |
| ... многоточие | 10.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 10.30 |
| () скобки | 2.32 |
| : двоеточие | 6.41 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
