Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502562 |
| Слов в произведении (СВП): | 70988 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.2 |
| СДП диалога, знаков: | 57.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10237 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9865 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 372 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1356.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3206.52 | —> 1554-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16767 (23.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54221 (76.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17372 (32.04%) |
| Прилагательное | 7448 (13.74%) |
| Глагол | 13010 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 4718 (8.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2786 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 506 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 85 (0.16%) |
| Наречие | 3363 (6.20%) |
| Предикатив | 520 (0.96%) |
| Предлог | 6688 (12.33%) |
| Союз | 5564 (10.26%) |
| Междометие | 1136 (2.10%) |
| Вводное слово | 262 (0.48%) |
| Частица | 5015 (9.25%) |
| Причастие | 1102 (2.03%) |
| Деепричастие | 233 (0.43%) |
| Служебных слов: | 26418 (48.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.96 |
| . точка | 81.86 |
| - тире | 24.51 |
| ! восклицательный знак | 4.56 |
| ? вопросительный знак | 9.80 |
| ... многоточие | 1.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 10.37 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 1.66 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
