Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 540048 |
| Слов в произведении (СВП): | 81278 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.1 |
| СДП диалога, знаков: | 45.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9910 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9540 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 370 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2811.50 | —> 6247-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19942 (24.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61336 (75.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18761 (30.59%) |
| Прилагательное | 6688 (10.90%) |
| Глагол | 14711 (23.98%) |
| Местоимение-существительное | 6286 (10.25%) |
| Местоименное прилагательное | 4141 (6.75%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1123 (1.83%) |
| Числительное (порядковое) | 202 (0.33%) |
| Наречие | 4037 (6.58%) |
| Предикатив | 589 (0.96%) |
| Предлог | 7952 (12.96%) |
| Союз | 8062 (13.14%) |
| Междометие | 1340 (2.18%) |
| Вводное слово | 218 (0.36%) |
| Частица | 4993 (8.14%) |
| Причастие | 1306 (2.13%) |
| Деепричастие | 193 (0.31%) |
| Служебных слов: | 33191 (54.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 71.05 |
| . точка | 73.19 |
| - тире | 18.18 |
| ! восклицательный знак | 23.39 |
| ? вопросительный знак | 8.88 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.29 |
| " кавычка | 5.40 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 10.31 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
