Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 525548 |
| Слов в произведении (СВП): | 77929 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.2 |
| СДП диалога, знаков: | 41.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6531 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6303 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 228 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1085.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2308.25 | —> 11608-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17590 (22.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60339 (77.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17423 (28.88%) |
| Прилагательное | 5385 (8.92%) |
| Глагол | 18252 (30.25%) |
| Местоимение-существительное | 7290 (12.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2883 (4.78%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 607 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.26%) |
| Наречие | 3781 (6.27%) |
| Предикатив | 505 (0.84%) |
| Предлог | 6499 (10.77%) |
| Союз | 6402 (10.61%) |
| Междометие | 1251 (2.07%) |
| Вводное слово | 174 (0.29%) |
| Частица | 4968 (8.23%) |
| Причастие | 712 (1.18%) |
| Деепричастие | 133 (0.22%) |
| Служебных слов: | 29602 (49.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.27 |
| . точка | 108.77 |
| - тире | 23.73 |
| ! восклицательный знак | 6.58 |
| ? вопросительный знак | 14.95 |
| ... многоточие | 7.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 1.10 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.39 |
| ; 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».
