Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 511574 |
| Слов в произведении (СВП): | 76538 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.25 |
| СДП диалога, знаков: | 49.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10082 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9388 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 694 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1282.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3019.17 | —> 3366-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18410 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58128 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16987 (29.22%) |
| Прилагательное | 7350 (12.64%) |
| Глагол | 13681 (23.54%) |
| Местоимение-существительное | 6014 (10.35%) |
| Местоименное прилагательное | 3342 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 567 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.23%) |
| Наречие | 3861 (6.64%) |
| Предикатив | 495 (0.85%) |
| Предлог | 7211 (12.41%) |
| Союз | 7003 (12.05%) |
| Междометие | 1043 (1.79%) |
| Вводное слово | 264 (0.45%) |
| Частица | 5159 (8.88%) |
| Причастие | 1032 (1.78%) |
| Деепричастие | 364 (0.63%) |
| Служебных слов: | 30413 (52.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.81 |
| . точка | 49.73 |
| - тире | 26.90 |
| ! восклицательный знак | 27.54 |
| ? вопросительный знак | 7.33 |
| ... многоточие | 21.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.85 |
| " кавычка | 8.61 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.47 |
| ; 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».
