Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 516032 |
| Слов в произведении (СВП): | 69389 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.19 |
| СДП диалога, знаков: | 50.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7324 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7033 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 291 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2584.78 | —> 9531-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15042 (21.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54347 (78.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16443 (30.26%) |
| Прилагательное | 5961 (10.97%) |
| Глагол | 13045 (24.00%) |
| Местоимение-существительное | 4970 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2778 (5.11%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 765 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.29%) |
| Наречие | 3174 (5.84%) |
| Предикатив | 571 (1.05%) |
| Предлог | 6771 (12.46%) |
| Союз | 4583 (8.43%) |
| Междометие | 1060 (1.95%) |
| Вводное слово | 153 (0.28%) |
| Частица | 3942 (7.25%) |
| Причастие | 1697 (3.12%) |
| Деепричастие | 234 (0.43%) |
| Служебных слов: | 24498 (45.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.34 |
| . точка | 91.60 |
| - тире | 53.01 |
| ! восклицательный знак | 7.13 |
| ? вопросительный знак | 10.65 |
| ... многоточие | 6.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 7.77 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.27 |
| ; 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».
