Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 499740 |
| Слов в произведении (СВП): | 73637 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.41 |
| СДП диалога, знаков: | 49.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6856 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6622 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 234 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1000.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2187.13 | —> 11860-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19824 (26.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53813 (73.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13808 (25.66%) |
| Прилагательное | 5441 (10.11%) |
| Глагол | 14414 (26.79%) |
| Местоимение-существительное | 7495 (13.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3259 (6.06%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 595 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 90 (0.17%) |
| Наречие | 4106 (7.63%) |
| Предикатив | 683 (1.27%) |
| Предлог | 5930 (11.02%) |
| Союз | 7122 (13.23%) |
| Междометие | 1528 (2.84%) |
| Вводное слово | 285 (0.53%) |
| Частица | 6159 (11.45%) |
| Причастие | 822 (1.53%) |
| Деепричастие | 163 (0.30%) |
| Служебных слов: | 31961 (59.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.44 |
| . точка | 85.96 |
| - тире | 34.74 |
| ! восклицательный знак | 3.91 |
| ? вопросительный знак | 15.77 |
| ... многоточие | 4.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 8.16 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.66 |
| ; 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».
