Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493524 |
| Слов в произведении (СВП): | 68987 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 123.7 |
| СДП диалога, знаков: | 62.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8342 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7987 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 355 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1251.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2793.35 | —> 6537-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15939 (23.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53048 (76.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14908 (28.10%) |
| Прилагательное | 6208 (11.70%) |
| Глагол | 13279 (25.03%) |
| Местоимение-существительное | 4893 (9.22%) |
| Местоименное прилагательное | 3234 (6.10%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 718 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.28%) |
| Наречие | 3961 (7.47%) |
| Предикатив | 465 (0.88%) |
| Предлог | 5947 (11.21%) |
| Союз | 5914 (11.15%) |
| Междометие | 1049 (1.98%) |
| Вводное слово | 170 (0.32%) |
| Частица | 4910 (9.26%) |
| Причастие | 1265 (2.38%) |
| Деепричастие | 287 (0.54%) |
| Служебных слов: | 26412 (49.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.46 |
| . точка | 67.14 |
| - тире | 26.27 |
| ! восклицательный знак | 2.10 |
| ? вопросительный знак | 8.83 |
| ... многоточие | 2.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 1.94 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.52 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
