Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 520109 |
| Слов в произведении (СВП): | 76644 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.07 |
| СДП диалога, знаков: | 44.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6767 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6593 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 174 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1125.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2411.18 | —> 11164-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16769 (21.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59875 (78.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19182 (32.04%) |
| Прилагательное | 6747 (11.27%) |
| Глагол | 15752 (26.31%) |
| Местоимение-существительное | 6875 (11.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3473 (5.80%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 530 (0.89%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.16%) |
| Наречие | 3210 (5.36%) |
| Предикатив | 449 (0.75%) |
| Предлог | 7101 (11.86%) |
| Союз | 5055 (8.44%) |
| Междометие | 1082 (1.81%) |
| Вводное слово | 124 (0.21%) |
| Частица | 4198 (7.01%) |
| Причастие | 1632 (2.73%) |
| Деепричастие | 233 (0.39%) |
| Служебных слов: | 28153 (47.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.92 |
| . точка | 89.15 |
| - тире | 27.15 |
| ! восклицательный знак | 4.74 |
| ? вопросительный знак | 8.98 |
| ... многоточие | 8.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 1.66 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.34 |
| ; 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».
