Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498885 |
| Слов в произведении (СВП): | 70382 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.22 |
| СДП диалога, знаков: | 46.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8146 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7630 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 516 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1123.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2562.45 | —> 9807-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16020 (22.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54362 (77.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16566 (30.47%) |
| Прилагательное | 5312 (9.77%) |
| Глагол | 12550 (23.09%) |
| Местоимение-существительное | 5471 (10.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3085 (5.67%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 753 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.32%) |
| Наречие | 2954 (5.43%) |
| Предикатив | 510 (0.94%) |
| Предлог | 6981 (12.84%) |
| Союз | 5159 (9.49%) |
| Междометие | 994 (1.83%) |
| Вводное слово | 187 (0.34%) |
| Частица | 4552 (8.37%) |
| Причастие | 1395 (2.57%) |
| Деепричастие | 174 (0.32%) |
| Служебных слов: | 26613 (48.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.12 |
| . точка | 95.11 |
| - тире | 40.45 |
| ! восклицательный знак | 9.58 |
| ? вопросительный знак | 13.91 |
| ... многоточие | 2.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.43 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 4.50 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.08 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
