Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 490223 |
| Слов в произведении (СВП): | 75317 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 149.51 |
| СДП диалога, знаков: | 52.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9927 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9188 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 739 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2926.71 | —> 4599-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18441 (24.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56876 (75.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18587 (32.68%) |
| Прилагательное | 7061 (12.41%) |
| Глагол | 11509 (20.24%) |
| Местоимение-существительное | 4627 (8.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3958 (6.96%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 957 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.30%) |
| Наречие | 3441 (6.05%) |
| Предикатив | 605 (1.06%) |
| Предлог | 7066 (12.42%) |
| Союз | 7250 (12.75%) |
| Междометие | 1496 (2.63%) |
| Вводное слово | 180 (0.32%) |
| Частица | 5009 (8.81%) |
| Причастие | 1040 (1.83%) |
| Деепричастие | 161 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29759 (52.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.95 |
| . точка | 38.72 |
| - тире | 19.48 |
| ! восклицательный знак | 12.11 |
| ? вопросительный знак | 9.47 |
| ... многоточие | 23.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.37 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.65 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.23 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.01 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 8.05 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
