Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 525049 |
| Слов в произведении (СВП): | 76393 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.44 |
| СДП диалога, знаков: | 38.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8855 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8495 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 360 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2741.58 | —> 7381-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17894 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58499 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19078 (32.61%) |
| Прилагательное | 7186 (12.28%) |
| Глагол | 13118 (22.42%) |
| Местоимение-существительное | 4743 (8.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3229 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 966 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.33%) |
| Наречие | 3937 (6.73%) |
| Предикатив | 553 (0.95%) |
| Предлог | 7055 (12.06%) |
| Союз | 7243 (12.38%) |
| Междометие | 1136 (1.94%) |
| Вводное слово | 142 (0.24%) |
| Частица | 4394 (7.51%) |
| Причастие | 1494 (2.55%) |
| Деепричастие | 123 (0.21%) |
| Служебных слов: | 28071 (47.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.32 |
| . точка | 67.56 |
| - тире | 30.59 |
| ! восклицательный знак | 9.40 |
| ? вопросительный знак | 9.14 |
| ... многоточие | 5.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.01 |
| " кавычка | 7.15 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.84 |
| ; точка с запятой | 1.24 |
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».
