Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526056 |
| Слов в произведении (СВП): | 76707 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.22 |
| СДП диалога, знаков: | 48.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10212 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9663 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 549 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1289.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3057.22 | —> 2903-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15449 (20.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61258 (79.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20264 (33.08%) |
| Прилагательное | 6571 (10.73%) |
| Глагол | 14540 (23.74%) |
| Местоимение-существительное | 5330 (8.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2840 (4.64%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 759 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.35%) |
| Наречие | 2901 (4.74%) |
| Предикатив | 479 (0.78%) |
| Предлог | 8254 (13.47%) |
| Союз | 6317 (10.31%) |
| Междометие | 995 (1.62%) |
| Вводное слово | 117 (0.19%) |
| Частица | 4218 (6.89%) |
| Причастие | 1507 (2.46%) |
| Деепричастие | 133 (0.22%) |
| Служебных слов: | 28216 (46.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.38 |
| . точка | 63.62 |
| - тире | 31.64 |
| ! восклицательный знак | 18.07 |
| ? вопросительный знак | 12.24 |
| ... многоточие | 4.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 4.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.96 |
| " кавычка | 7.20 |
| () скобки | 1.08 |
| : двоеточие | 8.06 |
| ; 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».
