Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546374 |
| Слов в произведении (СВП): | 78049 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.87 |
| СДП диалога, знаков: | 63.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9698 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9058 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 640 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2858.19 | —> 5544-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19437 (24.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58612 (75.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17818 (30.40%) |
| Прилагательное | 7859 (13.41%) |
| Глагол | 12723 (21.71%) |
| Местоимение-существительное | 5730 (9.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3601 (6.14%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 855 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 239 (0.41%) |
| Наречие | 4122 (7.03%) |
| Предикатив | 713 (1.22%) |
| Предлог | 7287 (12.43%) |
| Союз | 6254 (10.67%) |
| Междометие | 1278 (2.18%) |
| Вводное слово | 195 (0.33%) |
| Частица | 5739 (9.79%) |
| Причастие | 1297 (2.21%) |
| Деепричастие | 175 (0.30%) |
| Служебных слов: | 30278 (51.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.49 |
| . точка | 56.68 |
| - тире | 34.73 |
| ! восклицательный знак | 1.14 |
| ? вопросительный знак | 8.70 |
| ... многоточие | 22.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 9.88 |
| () скобки | 2.13 |
| : двоеточие | 8.19 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
