Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 503326 |
| Слов в произведении (СВП): | 75711 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.93 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.02 |
| СДП диалога, знаков: | 38.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7589 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7271 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 318 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1028.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2299.94 | —> 11640-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20730 (27.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54981 (72.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14093 (25.63%) |
| Прилагательное | 5767 (10.49%) |
| Глагол | 15153 (27.56%) |
| Местоимение-существительное | 9337 (16.98%) |
| Местоименное прилагательное | 3448 (6.27%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 578 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 52 (0.09%) |
| Наречие | 4480 (8.15%) |
| Предикатив | 911 (1.66%) |
| Предлог | 5944 (10.81%) |
| Союз | 6439 (11.71%) |
| Междометие | 1407 (2.56%) |
| Вводное слово | 254 (0.46%) |
| Частица | 5493 (9.99%) |
| Причастие | 858 (1.56%) |
| Деепричастие | 170 (0.31%) |
| Служебных слов: | 32511 (59.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.05 |
| . точка | 80.33 |
| - тире | 48.46 |
| ! восклицательный знак | 5.42 |
| ? вопросительный знак | 20.02 |
| ... многоточие | 22.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 3.26 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 7.20 |
| ; точка с запятой | 3.47 |
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».
