Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 505178 |
| Слов в произведении (СВП): | 66871 |
| Приблизительно страниц: | 228 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 112.97 |
| СДП диалога, знаков: | 83.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 24.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7963 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7488 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 475 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1104.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2512.25 | —> 10354-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16692 (24.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50179 (75.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15157 (30.21%) |
| Прилагательное | 4797 (9.56%) |
| Глагол | 12859 (25.63%) |
| Местоимение-существительное | 6742 (13.44%) |
| Местоименное прилагательное | 3210 (6.40%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 986 (1.96%) |
| Числительное (порядковое) | 245 (0.49%) |
| Наречие | 3110 (6.20%) |
| Предикатив | 479 (0.95%) |
| Предлог | 6070 (12.10%) |
| Союз | 5645 (11.25%) |
| Междометие | 1000 (1.99%) |
| Вводное слово | 96 (0.19%) |
| Частица | 4487 (8.94%) |
| Причастие | 822 (1.64%) |
| Деепричастие | 173 (0.34%) |
| Служебных слов: | 27430 (54.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 176.53 |
| . точка | 65.45 |
| - тире | 43.01 |
| ! восклицательный знак | 2.72 |
| ? вопросительный знак | 10.26 |
| ... многоточие | 0.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.16 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 8.63 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.91 |
| ; точка с запятой | 0.45 |
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».
