Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502068 |
| Слов в произведении (СВП): | 75115 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.58 |
| СДП диалога, знаков: | 51.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10751 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9670 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1081 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1288.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3078.47 | —> 2697-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17318 (23.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57797 (76.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17649 (30.54%) |
| Прилагательное | 6390 (11.06%) |
| Глагол | 14394 (24.90%) |
| Местоимение-существительное | 5057 (8.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3012 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 663 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 196 (0.34%) |
| Наречие | 3249 (5.62%) |
| Предикатив | 487 (0.84%) |
| Предлог | 6548 (11.33%) |
| Союз | 7164 (12.40%) |
| Междометие | 1209 (2.09%) |
| Вводное слово | 249 (0.43%) |
| Частица | 5038 (8.72%) |
| Причастие | 790 (1.37%) |
| Деепричастие | 179 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28474 (49.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.28 |
| . точка | 69.92 |
| - тире | 37.69 |
| ! восклицательный знак | 12.53 |
| ? вопросительный знак | 9.72 |
| ... многоточие | 9.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 5.78 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 6.04 |
| ; точка с запятой | 0.67 |
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».
