Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 561027 |
| Слов в произведении (СВП): | 80670 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.14 |
| СДП диалога, знаков: | 57.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8087 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7811 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 276 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2605.22 | —> 9277-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20101 (24.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60569 (75.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17056 (28.16%) |
| Прилагательное | 7094 (11.71%) |
| Глагол | 15581 (25.72%) |
| Местоимение-существительное | 7235 (11.95%) |
| Местоименное прилагательное | 4299 (7.10%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 545 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.21%) |
| Наречие | 4463 (7.37%) |
| Предикатив | 639 (1.05%) |
| Предлог | 7239 (11.95%) |
| Союз | 6432 (10.62%) |
| Междометие | 1465 (2.42%) |
| Вводное слово | 254 (0.42%) |
| Частица | 5450 (9.00%) |
| Причастие | 1000 (1.65%) |
| Деепричастие | 172 (0.28%) |
| Служебных слов: | 32548 (53.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.33 |
| . точка | 85.47 |
| - тире | 32.84 |
| ! восклицательный знак | 9.33 |
| ? вопросительный знак | 11.85 |
| ... многоточие | 2.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 5.08 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.32 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
