Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 490280 |
| Слов в произведении (СВП): | 76817 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.16 |
| СДП диалога, знаков: | 52.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8615 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7877 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 738 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2557.21 | —> 9861-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21115 (27.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55702 (72.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17764 (31.89%) |
| Прилагательное | 5149 (9.24%) |
| Глагол | 14898 (26.75%) |
| Местоимение-существительное | 6024 (10.81%) |
| Местоименное прилагательное | 2487 (4.46%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1647 (2.96%) |
| Числительное (порядковое) | 259 (0.46%) |
| Наречие | 4233 (7.60%) |
| Предикатив | 642 (1.15%) |
| Предлог | 7809 (14.02%) |
| Союз | 6844 (12.29%) |
| Междометие | 1327 (2.38%) |
| Вводное слово | 253 (0.45%) |
| Частица | 5310 (9.53%) |
| Причастие | 691 (1.24%) |
| Деепричастие | 172 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30240 (54.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 155.81 |
| . точка | 80.19 |
| - тире | 9.29 |
| ! восклицательный знак | 3.35 |
| ? вопросительный знак | 9.22 |
| ... многоточие | 1.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 13.85 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.73 |
| ; 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».
