Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 544569 |
| Слов в произведении (СВП): | 79361 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.86 |
| СДП диалога, знаков: | 49.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10010 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9556 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 454 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1262.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2929.45 | —> 4562-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20036 (25.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59325 (74.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18651 (31.44%) |
| Прилагательное | 7310 (12.32%) |
| Глагол | 12729 (21.46%) |
| Местоимение-существительное | 4571 (7.71%) |
| Местоименное прилагательное | 4177 (7.04%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1063 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 363 (0.61%) |
| Наречие | 3870 (6.52%) |
| Предикатив | 544 (0.92%) |
| Предлог | 7757 (13.08%) |
| Союз | 8096 (13.65%) |
| Междометие | 1218 (2.05%) |
| Вводное слово | 254 (0.43%) |
| Частица | 5453 (9.19%) |
| Причастие | 1501 (2.53%) |
| Деепричастие | 228 (0.38%) |
| Служебных слов: | 31762 (53.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 77.44 |
| . точка | 68.79 |
| - тире | 16.65 |
| ! восклицательный знак | 14.99 |
| ? вопросительный знак | 11.47 |
| ... многоточие | 7.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.74 |
| " кавычка | 8.76 |
| () скобки | 0.82 |
| : двоеточие | 10.86 |
| ; 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».
