Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531692 |
| Слов в произведении (СВП): | 74239 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 122.39 |
| СДП диалога, знаков: | 64.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8245 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7827 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 418 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2667.42 | —> 8514-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16600 (22.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57639 (77.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19796 (34.34%) |
| Прилагательное | 5764 (10.00%) |
| Глагол | 13815 (23.97%) |
| Местоимение-существительное | 4896 (8.49%) |
| Местоименное прилагательное | 2810 (4.88%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1134 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.31%) |
| Наречие | 2961 (5.14%) |
| Предикатив | 479 (0.83%) |
| Предлог | 8186 (14.20%) |
| Союз | 6333 (10.99%) |
| Междометие | 1037 (1.80%) |
| Вводное слово | 155 (0.27%) |
| Частица | 3774 (6.55%) |
| Причастие | 1132 (1.96%) |
| Деепричастие | 204 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27404 (47.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 162.47 |
| . точка | 54.55 |
| - тире | 32.53 |
| ! восклицательный знак | 9.66 |
| ? вопросительный знак | 10.96 |
| ... многоточие | 12.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 4.01 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.06 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
