Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 520811 |
| Слов в произведении (СВП): | 75391 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.37 |
| СДП диалога, знаков: | 57.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7472 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7265 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 207 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1098.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2391.94 | —> 11277-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19418 (25.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55973 (74.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15985 (28.56%) |
| Прилагательное | 6248 (11.16%) |
| Глагол | 15183 (27.13%) |
| Местоимение-существительное | 7189 (12.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3391 (6.06%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 885 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 145 (0.26%) |
| Наречие | 3925 (7.01%) |
| Предикатив | 657 (1.17%) |
| Предлог | 6485 (11.59%) |
| Союз | 6060 (10.83%) |
| Междометие | 1250 (2.23%) |
| Вводное слово | 335 (0.60%) |
| Частица | 5057 (9.03%) |
| Причастие | 886 (1.58%) |
| Деепричастие | 226 (0.40%) |
| Служебных слов: | 29996 (53.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.89 |
| . точка | 79.17 |
| - тире | 33.81 |
| ! восклицательный знак | 6.94 |
| ? вопросительный знак | 11.34 |
| ... многоточие | 4.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 6.42 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 1.57 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
