Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498049 |
| Слов в произведении (СВП): | 76931 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.92 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.15 |
| СДП диалога, знаков: | 35.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7057 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6842 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 215 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1003.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2224.78 | —> 11799-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19115 (24.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57816 (75.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16177 (27.98%) |
| Прилагательное | 4872 (8.43%) |
| Глагол | 16315 (28.22%) |
| Местоимение-существительное | 7655 (13.24%) |
| Местоименное прилагательное | 3214 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 968 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.26%) |
| Наречие | 4078 (7.05%) |
| Предикатив | 761 (1.32%) |
| Предлог | 6671 (11.54%) |
| Союз | 7149 (12.37%) |
| Междометие | 1238 (2.14%) |
| Вводное слово | 208 (0.36%) |
| Частица | 5921 (10.24%) |
| Причастие | 630 (1.09%) |
| Деепричастие | 111 (0.19%) |
| Служебных слов: | 32176 (55.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.45 |
| . точка | 109.57 |
| - тире | 22.85 |
| ! восклицательный знак | 5.94 |
| ? вопросительный знак | 14.82 |
| ... многоточие | 3.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 6.88 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.66 |
| ; 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».
