Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496390 |
| Слов в произведении (СВП): | 70489 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.13 |
| СДП диалога, знаков: | 50.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10195 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9284 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 911 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1273.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3024.36 | —> 3299-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15829 (22.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54660 (77.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19510 (35.69%) |
| Прилагательное | 6175 (11.30%) |
| Глагол | 12215 (22.35%) |
| Местоимение-существительное | 4232 (7.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2589 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1238 (2.26%) |
| Числительное (порядковое) | 260 (0.48%) |
| Наречие | 2861 (5.23%) |
| Предикатив | 548 (1.00%) |
| Предлог | 7566 (13.84%) |
| Союз | 5365 (9.82%) |
| Междометие | 809 (1.48%) |
| Вводное слово | 138 (0.25%) |
| Частица | 3882 (7.10%) |
| Причастие | 1168 (2.14%) |
| Деепричастие | 214 (0.39%) |
| Служебных слов: | 24804 (45.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.95 |
| . точка | 74.17 |
| - тире | 27.65 |
| ! восклицательный знак | 10.57 |
| ? вопросительный знак | 9.90 |
| ... многоточие | 1.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.55 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.22 |
| " кавычка | 30.06 |
| () скобки | 0.82 |
| : двоеточие | 1.80 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
