Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 499479 |
| Слов в произведении (СВП): | 74234 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.71 |
| СДП диалога, знаков: | 43.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8354 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8037 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 317 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1138.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2578.71 | —> 9600-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20731 (27.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53503 (72.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14604 (27.30%) |
| Прилагательное | 6364 (11.89%) |
| Глагол | 14664 (27.41%) |
| Местоимение-существительное | 5343 (9.99%) |
| Местоименное прилагательное | 3309 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 796 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.34%) |
| Наречие | 3904 (7.30%) |
| Предикатив | 712 (1.33%) |
| Предлог | 6934 (12.96%) |
| Союз | 7306 (13.66%) |
| Междометие | 1211 (2.26%) |
| Вводное слово | 253 (0.47%) |
| Частица | 5993 (11.20%) |
| Причастие | 668 (1.25%) |
| Деепричастие | 153 (0.29%) |
| Служебных слов: | 30514 (57.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.84 |
| . точка | 91.13 |
| - тире | 28.42 |
| ! восклицательный знак | 7.73 |
| ? вопросительный знак | 13.85 |
| ... многоточие | 4.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 8.76 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 2.05 |
| ; 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».
