Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493454 |
| Слов в произведении (СВП): | 71319 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.18 |
| СДП диалога, знаков: | 47.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9270 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8201 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1069 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1261.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2916.53 | —> 4743-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17398 (24.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53921 (75.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17378 (32.23%) |
| Прилагательное | 7043 (13.06%) |
| Глагол | 11725 (21.74%) |
| Местоимение-существительное | 3727 (6.91%) |
| Местоименное прилагательное | 2758 (5.11%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 732 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.17%) |
| Наречие | 3825 (7.09%) |
| Предикатив | 641 (1.19%) |
| Предлог | 6480 (12.02%) |
| Союз | 6615 (12.27%) |
| Междометие | 879 (1.63%) |
| Вводное слово | 301 (0.56%) |
| Частица | 4782 (8.87%) |
| Причастие | 1213 (2.25%) |
| Деепричастие | 235 (0.44%) |
| Служебных слов: | 25800 (47.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.59 |
| . точка | 78.39 |
| - тире | 47.74 |
| ! восклицательный знак | 8.29 |
| ? вопросительный знак | 12.65 |
| ... многоточие | 13.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 3.70 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 2.10 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
