Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504750 |
| Слов в произведении (СВП): | 67624 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.49 |
| СДП диалога, знаков: | 58.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10401 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9736 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 665 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1343.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3201.91 | —> 1578-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14973 (22.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52651 (77.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17709 (33.63%) |
| Прилагательное | 6209 (11.79%) |
| Глагол | 11993 (22.78%) |
| Местоимение-существительное | 3905 (7.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2559 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 705 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.19%) |
| Наречие | 3354 (6.37%) |
| Предикатив | 577 (1.10%) |
| Предлог | 6270 (11.91%) |
| Союз | 5567 (10.57%) |
| Междометие | 1166 (2.21%) |
| Вводное слово | 250 (0.47%) |
| Частица | 4599 (8.73%) |
| Причастие | 1212 (2.30%) |
| Деепричастие | 146 (0.28%) |
| Служебных слов: | 24470 (46.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.54 |
| . точка | 73.98 |
| - тире | 32.98 |
| ! восклицательный знак | 11.79 |
| ? вопросительный знак | 11.42 |
| ... многоточие | 4.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 6.39 |
| () скобки | 0.50 |
| : двоеточие | 5.63 |
| ; 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».
