Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 552581 |
| Слов в произведении (СВП): | 79037 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.04 |
| СДП диалога, знаков: | 51.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9938 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9607 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 331 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1310.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3043.08 | —> 3054-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19301 (24.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59736 (75.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19047 (31.89%) |
| Прилагательное | 8012 (13.41%) |
| Глагол | 14634 (24.50%) |
| Местоимение-существительное | 5828 (9.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3157 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 614 (1.03%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.21%) |
| Наречие | 3882 (6.50%) |
| Предикатив | 663 (1.11%) |
| Предлог | 7452 (12.47%) |
| Союз | 6164 (10.32%) |
| Междометие | 1237 (2.07%) |
| Вводное слово | 280 (0.47%) |
| Частица | 5381 (9.01%) |
| Причастие | 1223 (2.05%) |
| Деепричастие | 234 (0.39%) |
| Служебных слов: | 29743 (49.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.62 |
| . точка | 81.73 |
| - тире | 20.62 |
| ! восклицательный знак | 4.31 |
| ? вопросительный знак | 12.72 |
| ... многоточие | 2.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 4.35 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 1.91 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
