Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502073 |
| Слов в произведении (СВП): | 70187 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.49 |
| СДП диалога, знаков: | 38.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8130 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7788 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 342 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2611.26 | —> 9219-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16704 (23.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53483 (76.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17022 (31.83%) |
| Прилагательное | 4920 (9.20%) |
| Глагол | 14336 (26.80%) |
| Местоимение-существительное | 5986 (11.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2834 (5.30%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 771 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.24%) |
| Наречие | 3113 (5.82%) |
| Предикатив | 737 (1.38%) |
| Предлог | 6516 (12.18%) |
| Союз | 5374 (10.05%) |
| Междометие | 1214 (2.27%) |
| Вводное слово | 327 (0.61%) |
| Частица | 4161 (7.78%) |
| Причастие | 888 (1.66%) |
| Деепричастие | 182 (0.34%) |
| Служебных слов: | 26605 (49.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.57 |
| . точка | 108.80 |
| - тире | 41.46 |
| ! восклицательный знак | 6.54 |
| ? вопросительный знак | 21.68 |
| ... многоточие | 2.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 13.44 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 4.90 |
| ; 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».
