Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580038 |
| Слов в произведении (СВП): | 84504 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.66 |
| СДП диалога, знаков: | 39.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9523 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8988 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 535 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2756.11 | —> 7147-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19073 (22.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65431 (77.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22653 (34.62%) |
| Прилагательное | 6676 (10.20%) |
| Глагол | 16007 (24.46%) |
| Местоимение-существительное | 6381 (9.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3533 (5.40%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 930 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 155 (0.24%) |
| Наречие | 3591 (5.49%) |
| Предикатив | 766 (1.17%) |
| Предлог | 7713 (11.79%) |
| Союз | 5373 (8.21%) |
| Междометие | 1289 (1.97%) |
| Вводное слово | 241 (0.37%) |
| Частица | 5126 (7.83%) |
| Причастие | 1045 (1.60%) |
| Деепричастие | 166 (0.25%) |
| Служебных слов: | 29826 (45.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.39 |
| . точка | 112.69 |
| - тире | 35.58 |
| ! восклицательный знак | 8.84 |
| ? вопросительный знак | 17.70 |
| ... многоточие | 16.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 12.67 |
| () скобки | 0.52 |
| : двоеточие | 5.04 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
