Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 505937 |
| Слов в произведении (СВП): | 69672 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 118.06 |
| СДП диалога, знаков: | 69.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9385 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8560 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 825 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1285.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2968.88 | —> 3986-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14331 (20.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55341 (79.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18868 (34.09%) |
| Прилагательное | 7360 (13.30%) |
| Глагол | 10883 (19.67%) |
| Местоимение-существительное | 4530 (8.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3341 (6.04%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 671 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 306 (0.55%) |
| Наречие | 2626 (4.75%) |
| Предикатив | 415 (0.75%) |
| Предлог | 6012 (10.86%) |
| Союз | 5528 (9.99%) |
| Междометие | 1005 (1.82%) |
| Вводное слово | 140 (0.25%) |
| Частица | 3433 (6.20%) |
| Причастие | 1875 (3.39%) |
| Деепричастие | 204 (0.37%) |
| Служебных слов: | 24204 (43.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.19 |
| . точка | 61.11 |
| - тире | 50.03 |
| ! восклицательный знак | 3.62 |
| ? вопросительный знак | 6.95 |
| ... многоточие | 6.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 12.33 |
| () скобки | 0.65 |
| : двоеточие | 6.03 |
| ; точка с запятой | 0.98 |
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».
