Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514239 |
| Слов в произведении (СВП): | 72552 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 91.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.72 |
| СДП диалога, знаков: | 69.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9245 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8858 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 387 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2857.03 | —> 5559-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17517 (24.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55035 (75.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16591 (30.15%) |
| Прилагательное | 7233 (13.14%) |
| Глагол | 12984 (23.59%) |
| Местоимение-существительное | 4721 (8.58%) |
| Местоименное прилагательное | 3161 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 816 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.35%) |
| Наречие | 4089 (7.43%) |
| Предикатив | 564 (1.02%) |
| Предлог | 6419 (11.66%) |
| Союз | 6497 (11.81%) |
| Междометие | 977 (1.78%) |
| Вводное слово | 191 (0.35%) |
| Частица | 4884 (8.87%) |
| Причастие | 1638 (2.98%) |
| Деепричастие | 214 (0.39%) |
| Служебных слов: | 27077 (49.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.95 |
| . точка | 57.83 |
| - тире | 24.16 |
| ! восклицательный знак | 4.37 |
| ? вопросительный знак | 8.48 |
| ... многоточие | 14.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.19 |
| " кавычка | 1.17 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.65 |
| ; 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».
