Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 508684 |
| Слов в произведении (СВП): | 74409 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.81 |
| СДП диалога, знаков: | 34.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10330 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9425 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 905 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1306.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3124.91 | —> 2207-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17320 (23.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57089 (76.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19152 (33.55%) |
| Прилагательное | 5795 (10.15%) |
| Глагол | 13679 (23.96%) |
| Местоимение-существительное | 4048 (7.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2322 (4.07%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 634 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.23%) |
| Наречие | 3125 (5.47%) |
| Предикатив | 583 (1.02%) |
| Предлог | 6827 (11.96%) |
| Союз | 6612 (11.58%) |
| Междометие | 979 (1.71%) |
| Вводное слово | 259 (0.45%) |
| Частица | 5611 (9.83%) |
| Причастие | 1183 (2.07%) |
| Деепричастие | 191 (0.33%) |
| Служебных слов: | 26860 (47.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.40 |
| . точка | 94.72 |
| - тире | 38.97 |
| ! восклицательный знак | 14.26 |
| ? вопросительный знак | 21.49 |
| ... многоточие | 17.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.31 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 4.17 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 3.76 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
