Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514804 |
| Слов в произведении (СВП): | 74670 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.04 |
| СДП диалога, знаков: | 49.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9751 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9080 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 671 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2916.87 | —> 4737-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17816 (23.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56854 (76.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19863 (34.94%) |
| Прилагательное | 7074 (12.44%) |
| Глагол | 13023 (22.91%) |
| Местоимение-существительное | 4476 (7.87%) |
| Местоименное прилагательное | 2719 (4.78%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 956 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 291 (0.51%) |
| Наречие | 3206 (5.64%) |
| Предикатив | 631 (1.11%) |
| Предлог | 7762 (13.65%) |
| Союз | 5787 (10.18%) |
| Междометие | 1327 (2.33%) |
| Вводное слово | 110 (0.19%) |
| Частица | 4591 (8.08%) |
| Причастие | 1194 (2.10%) |
| Деепричастие | 174 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26962 (47.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.59 |
| . точка | 78.26 |
| - тире | 19.06 |
| ! восклицательный знак | 2.44 |
| ? вопросительный знак | 7.33 |
| ... многоточие | 2.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 7.66 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 2.79 |
| ; точка с запятой | 0.90 |
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».
