Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514534 |
| Слов в произведении (СВП): | 73112 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.66 |
| СДП диалога, знаков: | 42.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10070 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8927 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1143 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1285.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3025.31 | —> 3289-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16704 (22.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56408 (77.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18005 (31.92%) |
| Прилагательное | 6828 (12.10%) |
| Глагол | 13262 (23.51%) |
| Местоимение-существительное | 4007 (7.10%) |
| Местоименное прилагательное | 2557 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 627 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.16%) |
| Наречие | 3622 (6.42%) |
| Предикатив | 657 (1.16%) |
| Предлог | 6563 (11.63%) |
| Союз | 5837 (10.35%) |
| Междометие | 961 (1.70%) |
| Вводное слово | 301 (0.53%) |
| Частица | 5039 (8.93%) |
| Причастие | 1272 (2.25%) |
| Деепричастие | 234 (0.41%) |
| Служебных слов: | 25511 (45.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.27 |
| . точка | 85.06 |
| - тире | 50.24 |
| ! восклицательный знак | 11.50 |
| ? вопросительный знак | 16.76 |
| ... многоточие | 14.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 6.40 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.61 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
