Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493084 |
| Слов в произведении (СВП): | 72844 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.18 |
| СДП диалога, знаков: | 41.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7553 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7050 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 503 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1141.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2504.33 | —> 10429-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17251 (23.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55593 (76.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17333 (31.18%) |
| Прилагательное | 5877 (10.57%) |
| Глагол | 14125 (25.41%) |
| Местоимение-существительное | 4424 (7.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2936 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 799 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.28%) |
| Наречие | 3617 (6.51%) |
| Предикатив | 585 (1.05%) |
| Предлог | 6946 (12.49%) |
| Союз | 6097 (10.97%) |
| Междометие | 1209 (2.17%) |
| Вводное слово | 247 (0.44%) |
| Частица | 4441 (7.99%) |
| Причастие | 1348 (2.42%) |
| Деепричастие | 209 (0.38%) |
| Служебных слов: | 26523 (47.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.62 |
| . точка | 63.37 |
| - тире | 26.23 |
| ! восклицательный знак | 9.14 |
| ? вопросительный знак | 11.08 |
| ... многоточие | 17.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.39 |
| " кавычка | 2.80 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 10.64 |
| ; 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».
