Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477665 |
| Слов в произведении (СВП): | 68226 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.1 |
| СДП диалога, знаков: | 41.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8386 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7944 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 442 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2851.02 | —> 5651-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14710 (21.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53516 (78.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17103 (31.96%) |
| Прилагательное | 7174 (13.41%) |
| Глагол | 11550 (21.58%) |
| Местоимение-существительное | 4424 (8.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2433 (4.55%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 853 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.22%) |
| Наречие | 3355 (6.27%) |
| Предикатив | 574 (1.07%) |
| Предлог | 6680 (12.48%) |
| Союз | 4903 (9.16%) |
| Междометие | 871 (1.63%) |
| Вводное слово | 73 (0.14%) |
| Частица | 3663 (6.84%) |
| Причастие | 2401 (4.49%) |
| Деепричастие | 219 (0.41%) |
| Служебных слов: | 23273 (43.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.49 |
| . точка | 76.94 |
| - тире | 27.86 |
| ! восклицательный знак | 21.90 |
| ? вопросительный знак | 7.55 |
| ... многоточие | 8.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.03 |
| " кавычка | 2.05 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.01 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
