Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 516747 |
| Слов в произведении (СВП): | 73090 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.88 |
| СДП диалога, знаков: | 67.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11284 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10561 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 723 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1342.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3229.65 | —> 1412-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16331 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56759 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19809 (34.90%) |
| Прилагательное | 6153 (10.84%) |
| Глагол | 12056 (21.24%) |
| Местоимение-существительное | 3910 (6.89%) |
| Местоименное прилагательное | 3529 (6.22%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 709 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.27%) |
| Наречие | 3051 (5.38%) |
| Предикатив | 408 (0.72%) |
| Предлог | 7807 (13.75%) |
| Союз | 6068 (10.69%) |
| Междометие | 1135 (2.00%) |
| Вводное слово | 166 (0.29%) |
| Частица | 4370 (7.70%) |
| Причастие | 1336 (2.35%) |
| Деепричастие | 251 (0.44%) |
| Служебных слов: | 27243 (48.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.11 |
| . точка | 60.79 |
| - тире | 20.59 |
| ! восклицательный знак | 3.98 |
| ? вопросительный знак | 7.01 |
| ... многоточие | 4.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 8.06 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 2.02 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
