Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 538567 |
| Слов в произведении (СВП): | 78225 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.24 |
| СДП диалога, знаков: | 37.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9679 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9306 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 373 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1262.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2927.80 | —> 4585-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16949 (21.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61276 (78.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20139 (32.87%) |
| Прилагательное | 5858 (9.56%) |
| Глагол | 16540 (26.99%) |
| Местоимение-существительное | 7083 (11.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3676 (6.00%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 651 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 96 (0.16%) |
| Наречие | 3576 (5.84%) |
| Предикатив | 554 (0.90%) |
| Предлог | 7363 (12.02%) |
| Союз | 4887 (7.98%) |
| Междометие | 1244 (2.03%) |
| Вводное слово | 160 (0.26%) |
| Частица | 3919 (6.40%) |
| Причастие | 1191 (1.94%) |
| Деепричастие | 206 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28546 (46.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.33 |
| . точка | 117.21 |
| - тире | 33.40 |
| ! восклицательный знак | 6.58 |
| ? вопросительный знак | 13.91 |
| ... многоточие | 1.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.82 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 9.13 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.21 |
| ; 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».
