Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504701 |
| Слов в произведении (СВП): | 71216 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 88.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.34 |
| СДП диалога, знаков: | 55.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12841 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11882 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 959 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1506.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3633.03 | —> 142-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15958 (22.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55258 (77.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20309 (36.75%) |
| Прилагательное | 8611 (15.58%) |
| Глагол | 10435 (18.88%) |
| Местоимение-существительное | 2929 (5.30%) |
| Местоименное прилагательное | 1964 (3.55%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 926 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 275 (0.50%) |
| Наречие | 3229 (5.84%) |
| Предикатив | 544 (0.98%) |
| Предлог | 8522 (15.42%) |
| Союз | 5116 (9.26%) |
| Междометие | 1042 (1.89%) |
| Вводное слово | 186 (0.34%) |
| Частица | 4189 (7.58%) |
| Причастие | 1379 (2.50%) |
| Деепричастие | 191 (0.35%) |
| Служебных слов: | 24153 (43.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.10 |
| . точка | 55.35 |
| - тире | 31.19 |
| ! восклицательный знак | 11.16 |
| ? вопросительный знак | 7.01 |
| ... многоточие | 7.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.95 |
| " кавычка | 15.38 |
| () скобки | 0.63 |
| : двоеточие | 6.68 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
