Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 527594 |
| Слов в произведении (СВП): | 78277 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63 |
| СДП диалога, знаков: | 40.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7882 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7503 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 379 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1085.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2407.10 | —> 11191-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19216 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59061 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15789 (26.73%) |
| Прилагательное | 6037 (10.22%) |
| Глагол | 16083 (27.23%) |
| Местоимение-существительное | 9646 (16.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3043 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 592 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.19%) |
| Наречие | 4054 (6.86%) |
| Предикатив | 501 (0.85%) |
| Предлог | 6833 (11.57%) |
| Союз | 6989 (11.83%) |
| Междометие | 1434 (2.43%) |
| Вводное слово | 209 (0.35%) |
| Частица | 4710 (7.97%) |
| Причастие | 842 (1.43%) |
| Деепричастие | 203 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33076 (56.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.68 |
| . точка | 102.47 |
| - тире | 44.37 |
| ! восклицательный знак | 18.63 |
| ? вопросительный знак | 12.55 |
| ... многоточие | 1.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 10.81 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.02 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
