Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 481251 |
| Слов в произведении (СВП): | 69544 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.06 |
| СДП диалога, знаков: | 54.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7128 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6813 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 315 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1126.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2486.64 | —> 10603-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18096 (26.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51448 (73.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13591 (26.42%) |
| Прилагательное | 5976 (11.62%) |
| Глагол | 13222 (25.70%) |
| Местоимение-существительное | 6383 (12.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2910 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 500 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 94 (0.18%) |
| Наречие | 3765 (7.32%) |
| Предикатив | 504 (0.98%) |
| Предлог | 6026 (11.71%) |
| Союз | 6183 (12.02%) |
| Междометие | 1232 (2.39%) |
| Вводное слово | 253 (0.49%) |
| Частица | 5608 (10.90%) |
| Причастие | 1044 (2.03%) |
| Деепричастие | 217 (0.42%) |
| Служебных слов: | 28828 (56.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.14 |
| . точка | 86.69 |
| - тире | 30.94 |
| ! восклицательный знак | 5.69 |
| ? вопросительный знак | 9.98 |
| ... многоточие | 5.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 3.54 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.49 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
