Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492614 |
| Слов в произведении (СВП): | 68426 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 124.67 |
| СДП диалога, знаков: | 61.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 23.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8433 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8129 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 304 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2840.52 | —> 5813-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15037 (21.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53389 (78.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15565 (29.15%) |
| Прилагательное | 6501 (12.18%) |
| Глагол | 12427 (23.28%) |
| Местоимение-существительное | 4365 (8.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3454 (6.47%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 764 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.26%) |
| Наречие | 3686 (6.90%) |
| Предикатив | 447 (0.84%) |
| Предлог | 6273 (11.75%) |
| Союз | 5687 (10.65%) |
| Междометие | 1069 (2.00%) |
| Вводное слово | 142 (0.27%) |
| Частица | 4626 (8.66%) |
| Причастие | 1497 (2.80%) |
| Деепричастие | 273 (0.51%) |
| Служебных слов: | 25898 (48.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.80 |
| . точка | 64.33 |
| - тире | 23.73 |
| ! восклицательный знак | 3.26 |
| ? вопросительный знак | 6.65 |
| ... многоточие | 3.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 1.90 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.81 |
| ; 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».
