Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492898 |
| Слов в произведении (СВП): | 65134 |
| Приблизительно страниц: | 228 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 96.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 126.32 |
| СДП диалога, знаков: | 82.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7542 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7213 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 329 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2665.13 | —> 8545-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15516 (23.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49618 (76.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13474 (27.16%) |
| Прилагательное | 5856 (11.80%) |
| Глагол | 11751 (23.68%) |
| Местоимение-существительное | 5272 (10.63%) |
| Местоименное прилагательное | 3330 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 640 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.28%) |
| Наречие | 3650 (7.36%) |
| Предикатив | 519 (1.05%) |
| Предлог | 5424 (10.93%) |
| Союз | 5705 (11.50%) |
| Междометие | 1103 (2.22%) |
| Вводное слово | 172 (0.35%) |
| Частица | 4797 (9.67%) |
| Причастие | 1289 (2.60%) |
| Деепричастие | 255 (0.51%) |
| Служебных слов: | 26069 (52.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.61 |
| . точка | 60.43 |
| - тире | 36.60 |
| ! восклицательный знак | 3.98 |
| ? вопросительный знак | 9.87 |
| ... многоточие | 4.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 0.55 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.75 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
