Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 524047 |
| Слов в произведении (СВП): | 76346 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.39 |
| СДП диалога, знаков: | 47.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8591 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8104 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 487 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2605.71 | —> 9273-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19917 (26.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56429 (73.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16008 (28.37%) |
| Прилагательное | 5411 (9.59%) |
| Глагол | 14035 (24.87%) |
| Местоимение-существительное | 5745 (10.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3779 (6.70%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1033 (1.83%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.25%) |
| Наречие | 4499 (7.97%) |
| Предикатив | 847 (1.50%) |
| Предлог | 7195 (12.75%) |
| Союз | 6607 (11.71%) |
| Междометие | 1345 (2.38%) |
| Вводное слово | 243 (0.43%) |
| Частица | 5968 (10.58%) |
| Причастие | 914 (1.62%) |
| Деепричастие | 258 (0.46%) |
| Служебных слов: | 31155 (55.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.73 |
| . точка | 86.93 |
| - тире | 38.61 |
| ! восклицательный знак | 5.20 |
| ? вопросительный знак | 13.14 |
| ... многоточие | 2.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 7.62 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 13.78 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
