Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488164 |
| Слов в произведении (СВП): | 72381 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.32 |
| СДП диалога, знаков: | 37.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8065 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7596 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 469 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2636.10 | —> 8902-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16322 (22.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56059 (77.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19405 (34.62%) |
| Прилагательное | 5635 (10.05%) |
| Глагол | 14101 (25.15%) |
| Местоимение-существительное | 4984 (8.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2338 (4.17%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 753 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.35%) |
| Наречие | 3760 (6.71%) |
| Предикатив | 493 (0.88%) |
| Предлог | 7686 (13.71%) |
| Союз | 5278 (9.42%) |
| Междометие | 1039 (1.85%) |
| Вводное слово | 240 (0.43%) |
| Частица | 4109 (7.33%) |
| Причастие | 1005 (1.79%) |
| Деепричастие | 245 (0.44%) |
| Служебных слов: | 25923 (46.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.48 |
| . точка | 91.46 |
| - тире | 25.19 |
| ! восклицательный знак | 9.12 |
| ? вопросительный знак | 15.38 |
| ... многоточие | 8.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 16.68 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 6.95 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
