Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532875 |
| Слов в произведении (СВП): | 78792 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.7 |
| СДП диалога, знаков: | 55.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9135 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8684 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 451 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1191.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2754.62 | —> 7165-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19652 (24.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59140 (75.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17745 (30.01%) |
| Прилагательное | 6925 (11.71%) |
| Глагол | 13964 (23.61%) |
| Местоимение-существительное | 6895 (11.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3854 (6.52%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 891 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.24%) |
| Наречие | 3708 (6.27%) |
| Предикатив | 751 (1.27%) |
| Предлог | 6933 (11.72%) |
| Союз | 6159 (10.41%) |
| Междометие | 1397 (2.36%) |
| Вводное слово | 318 (0.54%) |
| Частица | 5513 (9.32%) |
| Причастие | 1479 (2.50%) |
| Деепричастие | 182 (0.31%) |
| Служебных слов: | 31270 (52.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.00 |
| . точка | 76.29 |
| - тире | 25.32 |
| ! восклицательный знак | 4.34 |
| ? вопросительный знак | 10.05 |
| ... многоточие | 10.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.69 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 5.00 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.22 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
