Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517038 |
| Слов в произведении (СВП): | 74086 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.91 |
| СДП диалога, знаков: | 49.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10837 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10312 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 525 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1263.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3045.29 | —> 3033-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16288 (21.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57798 (78.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18662 (32.29%) |
| Прилагательное | 6792 (11.75%) |
| Глагол | 14258 (24.67%) |
| Местоимение-существительное | 6103 (10.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3004 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 750 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.22%) |
| Наречие | 3015 (5.22%) |
| Предикатив | 474 (0.82%) |
| Предлог | 7345 (12.71%) |
| Союз | 5594 (9.68%) |
| Междометие | 1070 (1.85%) |
| Вводное слово | 150 (0.26%) |
| Частица | 4365 (7.55%) |
| Причастие | 1115 (1.93%) |
| Деепричастие | 213 (0.37%) |
| Служебных слов: | 27862 (48.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.94 |
| . точка | 80.00 |
| - тире | 25.09 |
| ! восклицательный знак | 7.59 |
| ? вопросительный знак | 9.41 |
| ... многоточие | 2.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 8.56 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 2.65 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
