Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477518 |
| Слов в произведении (СВП): | 65479 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.03 |
| СДП диалога, знаков: | 63.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8267 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7880 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 387 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2820.66 | —> 6120-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15307 (23.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50172 (76.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14054 (28.01%) |
| Прилагательное | 6086 (12.13%) |
| Глагол | 12060 (24.04%) |
| Местоимение-существительное | 5057 (10.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2974 (5.93%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 631 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.22%) |
| Наречие | 3627 (7.23%) |
| Предикатив | 539 (1.07%) |
| Предлог | 5605 (11.17%) |
| Союз | 5716 (11.39%) |
| Междометие | 1250 (2.49%) |
| Вводное слово | 169 (0.34%) |
| Частица | 4402 (8.77%) |
| Причастие | 1187 (2.37%) |
| Деепричастие | 244 (0.49%) |
| Служебных слов: | 25429 (50.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.18 |
| . точка | 75.98 |
| - тире | 37.72 |
| ! восклицательный знак | 2.60 |
| ? вопросительный знак | 10.58 |
| ... многоточие | 7.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 1.99 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.92 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
