Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502056 |
| Слов в произведении (СВП): | 71935 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.16 |
| СДП диалога, знаков: | 42.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7381 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6914 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 467 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2519.00 | —> 10277-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17803 (24.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54132 (75.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15935 (29.44%) |
| Прилагательное | 5823 (10.76%) |
| Глагол | 13820 (25.53%) |
| Местоимение-существительное | 6752 (12.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2914 (5.38%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 670 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 112 (0.21%) |
| Наречие | 3729 (6.89%) |
| Предикатив | 655 (1.21%) |
| Предлог | 6347 (11.72%) |
| Союз | 6327 (11.69%) |
| Междометие | 1354 (2.50%) |
| Вводное слово | 198 (0.37%) |
| Частица | 4605 (8.51%) |
| Причастие | 727 (1.34%) |
| Деепричастие | 246 (0.45%) |
| Служебных слов: | 28760 (53.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.63 |
| . точка | 97.71 |
| - тире | 46.51 |
| ! восклицательный знак | 7.91 |
| ? вопросительный знак | 18.91 |
| ... многоточие | 4.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.29 |
| " кавычка | 2.03 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.53 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
