Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 554659 |
| Слов в произведении (СВП): | 84824 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.26 |
| СДП диалога, знаков: | 40.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10328 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9776 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 552 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2768.72 | —> 6933-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23880 (28.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60944 (71.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20378 (33.44%) |
| Прилагательное | 6507 (10.68%) |
| Глагол | 14043 (23.04%) |
| Местоимение-существительное | 5648 (9.27%) |
| Местоименное прилагательное | 3409 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 35 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 1081 (1.77%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.29%) |
| Наречие | 4297 (7.05%) |
| Предикатив | 839 (1.38%) |
| Предлог | 7902 (12.97%) |
| Союз | 8648 (14.19%) |
| Междометие | 1549 (2.54%) |
| Вводное слово | 313 (0.51%) |
| Частица | 7715 (12.66%) |
| Причастие | 938 (1.54%) |
| Деепричастие | 280 (0.46%) |
| Служебных слов: | 35499 (58.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.48 |
| . точка | 112.29 |
| - тире | 11.16 |
| ! восклицательный знак | 1.20 |
| ? вопросительный знак | 9.21 |
| ... многоточие | 2.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 4.43 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.65 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
