Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 561160 |
| Слов в произведении (СВП): | 85160 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.1 |
| СДП диалога, знаков: | 47.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8382 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7866 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 516 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1110.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2501.56 | —> 10460-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22756 (26.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62404 (73.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17224 (27.60%) |
| Прилагательное | 6932 (11.11%) |
| Глагол | 16659 (26.70%) |
| Местоимение-существительное | 7198 (11.53%) |
| Местоименное прилагательное | 4248 (6.81%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 705 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.17%) |
| Наречие | 4356 (6.98%) |
| Предикатив | 836 (1.34%) |
| Предлог | 7184 (11.51%) |
| Союз | 8680 (13.91%) |
| Междометие | 1639 (2.63%) |
| Вводное слово | 333 (0.53%) |
| Частица | 5719 (9.16%) |
| Причастие | 900 (1.44%) |
| Деепричастие | 198 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35214 (56.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.58 |
| . точка | 74.17 |
| - тире | 22.21 |
| ! восклицательный знак | 3.71 |
| ? вопросительный знак | 14.16 |
| ... многоточие | 3.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 1.62 |
| () скобки | 0.83 |
| : двоеточие | 2.25 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
