Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 541678 |
| Слов в произведении (СВП): | 73673 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.11 |
| СДП диалога, знаков: | 78.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10480 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9911 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 569 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1374.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3205.96 | —> 1556-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17760 (24.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55913 (75.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19524 (34.92%) |
| Прилагательное | 8157 (14.59%) |
| Глагол | 10601 (18.96%) |
| Местоимение-существительное | 3743 (6.69%) |
| Местоименное прилагательное | 3265 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 892 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.35%) |
| Наречие | 3700 (6.62%) |
| Предикатив | 607 (1.09%) |
| Предлог | 7658 (13.70%) |
| Союз | 5764 (10.31%) |
| Междометие | 1148 (2.05%) |
| Вводное слово | 233 (0.42%) |
| Частица | 4717 (8.44%) |
| Причастие | 2344 (4.19%) |
| Деепричастие | 236 (0.42%) |
| Служебных слов: | 26779 (47.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.47 |
| . точка | 71.83 |
| - тире | 16.46 |
| ! восклицательный знак | 4.82 |
| ? вопросительный знак | 6.85 |
| ... многоточие | 2.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 4.25 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 0.27 |
| ; 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».
