Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547319 |
| Слов в произведении (СВП): | 74149 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.95 |
| СДП диалога, знаков: | 47.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7516 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6815 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1169.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2550.53 | —> 9939-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16346 (22.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57803 (77.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17030 (29.46%) |
| Прилагательное | 6622 (11.46%) |
| Глагол | 13954 (24.14%) |
| Местоимение-существительное | 5208 (9.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2646 (4.58%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 911 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 255 (0.44%) |
| Наречие | 2953 (5.11%) |
| Предикатив | 618 (1.07%) |
| Предлог | 6841 (11.83%) |
| Союз | 6411 (11.09%) |
| Междометие | 1336 (2.31%) |
| Вводное слово | 171 (0.30%) |
| Частица | 4217 (7.30%) |
| Причастие | 1213 (2.10%) |
| Деепричастие | 121 (0.21%) |
| Служебных слов: | 26953 (46.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.78 |
| . точка | 87.19 |
| - тире | 48.91 |
| ! восклицательный знак | 5.46 |
| ? вопросительный знак | 15.02 |
| ... многоточие | 6.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 25.87 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 8.09 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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».
