Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488067 |
| Слов в произведении (СВП): | 73459 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.58 |
| СДП диалога, знаков: | 32.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9090 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8289 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 801 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2726.04 | —> 7615-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17639 (24.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55820 (75.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16912 (30.30%) |
| Прилагательное | 5983 (10.72%) |
| Глагол | 13551 (24.28%) |
| Местоимение-существительное | 4464 (8.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3114 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 909 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.30%) |
| Наречие | 3518 (6.30%) |
| Предикатив | 595 (1.07%) |
| Предлог | 6579 (11.79%) |
| Союз | 6803 (12.19%) |
| Междометие | 1438 (2.58%) |
| Вводное слово | 217 (0.39%) |
| Частица | 5282 (9.46%) |
| Причастие | 838 (1.50%) |
| Деепричастие | 212 (0.38%) |
| Служебных слов: | 28123 (50.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.22 |
| . точка | 126.67 |
| - тире | 38.52 |
| ! восклицательный знак | 9.00 |
| ? вопросительный знак | 11.75 |
| ... многоточие | 4.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 5.59 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 6.59 |
| ; 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».
