Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 524171 |
| Слов в произведении (СВП): | 78871 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.61 |
| СДП диалога, знаков: | 50.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8033 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7817 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 216 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1078.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2441.24 | —> 10980-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19233 (24.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59638 (75.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16686 (27.98%) |
| Прилагательное | 4618 (7.74%) |
| Глагол | 17290 (28.99%) |
| Местоимение-существительное | 9092 (15.25%) |
| Местоименное прилагательное | 3726 (6.25%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 546 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.26%) |
| Наречие | 2952 (4.95%) |
| Предикатив | 560 (0.94%) |
| Предлог | 7279 (12.21%) |
| Союз | 6654 (11.16%) |
| Междометие | 1405 (2.36%) |
| Вводное слово | 167 (0.28%) |
| Частица | 5612 (9.41%) |
| Причастие | 782 (1.31%) |
| Деепричастие | 213 (0.36%) |
| Служебных слов: | 34166 (57.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.80 |
| . точка | 83.96 |
| - тире | 24.91 |
| ! восклицательный знак | 6.29 |
| ? вопросительный знак | 12.45 |
| ... многоточие | 2.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.08 |
| " кавычка | 4.94 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.17 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
