Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537993 |
| Слов в произведении (СВП): | 76996 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.02 |
| СДП диалога, знаков: | 54.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7223 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6998 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 225 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1120.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2429.26 | —> 11063-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19222 (24.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57774 (75.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17963 (31.09%) |
| Прилагательное | 5943 (10.29%) |
| Глагол | 15121 (26.17%) |
| Местоимение-существительное | 5776 (10.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3652 (6.32%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 825 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.22%) |
| Наречие | 3470 (6.01%) |
| Предикатив | 519 (0.90%) |
| Предлог | 6769 (11.72%) |
| Союз | 7189 (12.44%) |
| Междометие | 1581 (2.74%) |
| Вводное слово | 152 (0.26%) |
| Частица | 5204 (9.01%) |
| Причастие | 760 (1.32%) |
| Деепричастие | 291 (0.50%) |
| Служебных слов: | 30628 (53.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.34 |
| . точка | 74.95 |
| - тире | 26.78 |
| ! восклицательный знак | 1.61 |
| ? вопросительный знак | 8.55 |
| ... многоточие | 7.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 2.47 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.79 |
| ; 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».
