Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534458 |
| Слов в произведении (СВП): | 78237 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.75 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.6 |
| СДП диалога, знаков: | 56.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 70.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8356 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7876 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 480 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1097.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2527.14 | —> 10198-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22742 (29.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55495 (70.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14640 (26.38%) |
| Прилагательное | 5127 (9.24%) |
| Глагол | 15902 (28.65%) |
| Местоимение-существительное | 7980 (14.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3443 (6.20%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 583 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.13%) |
| Наречие | 4332 (7.81%) |
| Предикатив | 866 (1.56%) |
| Предлог | 5606 (10.10%) |
| Союз | 8334 (15.02%) |
| Междометие | 1514 (2.73%) |
| Вводное слово | 325 (0.59%) |
| Частица | 7212 (13.00%) |
| Причастие | 485 (0.87%) |
| Деепричастие | 193 (0.35%) |
| Служебных слов: | 34625 (62.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 160.19 |
| . точка | 63.52 |
| - тире | 53.90 |
| ! восклицательный знак | 14.47 |
| ? вопросительный знак | 16.04 |
| ... многоточие | 24.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 3.34 |
| () скобки | 0.68 |
| : двоеточие | 6.42 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
