Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 489399 |
| Слов в произведении (СВП): | 71671 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.86 |
| СДП диалога, знаков: | 50.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7496 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7187 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 309 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1095.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2443.62 | —> 10962-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19796 (27.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51875 (72.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14376 (27.71%) |
| Прилагательное | 5580 (10.76%) |
| Глагол | 13454 (25.94%) |
| Местоимение-существительное | 6464 (12.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2982 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 596 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.31%) |
| Наречие | 4086 (7.88%) |
| Предикатив | 655 (1.26%) |
| Предлог | 6018 (11.60%) |
| Союз | 6569 (12.66%) |
| Междометие | 1245 (2.40%) |
| Вводное слово | 404 (0.78%) |
| Частица | 6442 (12.42%) |
| Причастие | 525 (1.01%) |
| Деепричастие | 246 (0.47%) |
| Служебных слов: | 30376 (58.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.37 |
| . точка | 76.84 |
| - тире | 23.38 |
| ! восклицательный знак | 7.69 |
| ? вопросительный знак | 12.21 |
| ... многоточие | 21.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.52 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.19 |
| " кавычка | 3.10 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 5.12 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
