Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498054 |
| Слов в произведении (СВП): | 70136 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.59 |
| СДП диалога, знаков: | 42.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11096 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9723 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1373 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1370.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3281.46 | —> 1117-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14602 (20.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55534 (79.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19421 (34.97%) |
| Прилагательное | 6937 (12.49%) |
| Глагол | 12159 (21.89%) |
| Местоимение-существительное | 3399 (6.12%) |
| Местоименное прилагательное | 2493 (4.49%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 707 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.29%) |
| Наречие | 2975 (5.36%) |
| Предикатив | 493 (0.89%) |
| Предлог | 7135 (12.85%) |
| Союз | 4865 (8.76%) |
| Междометие | 1045 (1.88%) |
| Вводное слово | 198 (0.36%) |
| Частица | 3994 (7.19%) |
| Причастие | 1349 (2.43%) |
| Деепричастие | 239 (0.43%) |
| Служебных слов: | 23372 (42.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.72 |
| . точка | 87.12 |
| - тире | 23.25 |
| ! восклицательный знак | 7.36 |
| ? вопросительный знак | 9.57 |
| ... многоточие | 4.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.48 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.00 |
| " кавычка | 13.26 |
| () скобки | 1.53 |
| : двоеточие | 2.02 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
