Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488498 |
| Слов в произведении (СВП): | 73184 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.11 |
| СДП диалога, знаков: | 51.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9019 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8085 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 934 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2799.13 | —> 6456-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18542 (25.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54642 (74.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15225 (27.86%) |
| Прилагательное | 7360 (13.47%) |
| Глагол | 12894 (23.60%) |
| Местоимение-существительное | 4121 (7.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3124 (5.72%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 640 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.22%) |
| Наречие | 3983 (7.29%) |
| Предикатив | 615 (1.13%) |
| Предлог | 6290 (11.51%) |
| Союз | 7071 (12.94%) |
| Междометие | 952 (1.74%) |
| Вводное слово | 316 (0.58%) |
| Частица | 5843 (10.69%) |
| Причастие | 1427 (2.61%) |
| Деепричастие | 182 (0.33%) |
| Служебных слов: | 27921 (51.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.55 |
| . точка | 55.97 |
| - тире | 21.45 |
| ! восклицательный знак | 4.10 |
| ? вопросительный знак | 8.95 |
| ... многоточие | 8.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 5.22 |
| () скобки | 3.50 |
| : двоеточие | 7.27 |
| ; точка с запятой | 3.84 |
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».
