Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542150 |
| Слов в произведении (СВП): | 73779 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.61 |
| СДП диалога, знаков: | 49.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8297 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7818 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 479 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2754.94 | —> 7161-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16606 (22.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57173 (77.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16100 (28.16%) |
| Прилагательное | 6073 (10.62%) |
| Глагол | 15328 (26.81%) |
| Местоимение-существительное | 6623 (11.58%) |
| Местоименное прилагательное | 2908 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 604 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.30%) |
| Наречие | 3458 (6.05%) |
| Предикатив | 491 (0.86%) |
| Предлог | 6904 (12.08%) |
| Союз | 6674 (11.67%) |
| Междометие | 936 (1.64%) |
| Вводное слово | 204 (0.36%) |
| Частица | 4642 (8.12%) |
| Причастие | 1053 (1.84%) |
| Деепричастие | 221 (0.39%) |
| Служебных слов: | 29121 (50.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.87 |
| . точка | 80.85 |
| - тире | 48.82 |
| ! восклицательный знак | 19.21 |
| ? вопросительный знак | 15.67 |
| ... многоточие | 14.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 2.30 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.77 |
| ; 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».
