Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471597 |
| Слов в произведении (СВП): | 71130 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.28 |
| СДП диалога, знаков: | 46.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9798 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9098 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 700 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1230.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2854.26 | —> 5601-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17164 (24.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53966 (75.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18752 (34.75%) |
| Прилагательное | 6202 (11.49%) |
| Глагол | 11985 (22.21%) |
| Местоимение-существительное | 4542 (8.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2531 (4.69%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1135 (2.10%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.37%) |
| Наречие | 3501 (6.49%) |
| Предикатив | 733 (1.36%) |
| Предлог | 7555 (14.00%) |
| Союз | 6055 (11.22%) |
| Междометие | 1083 (2.01%) |
| Вводное слово | 257 (0.48%) |
| Частица | 4200 (7.78%) |
| Причастие | 1058 (1.96%) |
| Деепричастие | 216 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26462 (49.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.65 |
| . точка | 96.40 |
| - тире | 26.47 |
| ! восклицательный знак | 4.51 |
| ? вопросительный знак | 8.93 |
| ... многоточие | 0.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 4.06 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 1.42 |
| ; 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».
