Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498438 |
| Слов в произведении (СВП): | 74460 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.06 |
| СДП диалога, знаков: | 43.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8682 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8153 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 529 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2705.36 | —> 7946-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19731 (26.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54729 (73.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17100 (31.24%) |
| Прилагательное | 6799 (12.42%) |
| Глагол | 12852 (23.48%) |
| Местоимение-существительное | 5324 (9.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3577 (6.54%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 803 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.30%) |
| Наречие | 4093 (7.48%) |
| Предикатив | 702 (1.28%) |
| Предлог | 6783 (12.39%) |
| Союз | 6662 (12.17%) |
| Междометие | 1314 (2.40%) |
| Вводное слово | 223 (0.41%) |
| Частица | 5262 (9.61%) |
| Причастие | 1355 (2.48%) |
| Деепричастие | 179 (0.33%) |
| Служебных слов: | 29343 (53.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.75 |
| . точка | 77.65 |
| - тире | 20.06 |
| ! восклицательный знак | 7.94 |
| ? вопросительный знак | 9.87 |
| ... многоточие | 11.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 16.26 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 4.36 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
