Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 539999 |
| Слов в произведении (СВП): | 78526 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.13 |
| СДП диалога, знаков: | 46.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9087 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8489 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 598 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2742.61 | —> 7364-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19568 (24.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58958 (75.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17000 (28.83%) |
| Прилагательное | 6101 (10.35%) |
| Глагол | 15094 (25.60%) |
| Местоимение-существительное | 6453 (10.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3666 (6.22%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 725 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.23%) |
| Наречие | 3776 (6.40%) |
| Предикатив | 583 (0.99%) |
| Предлог | 7592 (12.88%) |
| Союз | 6702 (11.37%) |
| Междометие | 1319 (2.24%) |
| Вводное слово | 354 (0.60%) |
| Частица | 5968 (10.12%) |
| Причастие | 888 (1.51%) |
| Деепричастие | 219 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32288 (54.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.14 |
| . точка | 85.83 |
| - тире | 25.95 |
| ! восклицательный знак | 8.71 |
| ? вопросительный знак | 11.49 |
| ... многоточие | 6.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 3.34 |
| () скобки | 1.52 |
| : двоеточие | 6.65 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
