Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486127 |
| Слов в произведении (СВП): | 71079 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.35 |
| СДП диалога, знаков: | 37.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10088 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9177 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 911 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3033.07 | —> 3169-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15698 (22.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55381 (77.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16063 (29.00%) |
| Прилагательное | 5990 (10.82%) |
| Глагол | 13878 (25.06%) |
| Местоимение-существительное | 5511 (9.95%) |
| Местоименное прилагательное | 2925 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 743 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.33%) |
| Наречие | 3115 (5.62%) |
| Предикатив | 503 (0.91%) |
| Предлог | 6192 (11.18%) |
| Союз | 5381 (9.72%) |
| Междометие | 1206 (2.18%) |
| Вводное слово | 158 (0.29%) |
| Частица | 4322 (7.80%) |
| Причастие | 992 (1.79%) |
| Деепричастие | 177 (0.32%) |
| Служебных слов: | 25883 (46.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.31 |
| . точка | 91.88 |
| - тире | 24.94 |
| ! восклицательный знак | 20.44 |
| ? вопросительный знак | 16.84 |
| ... многоточие | 6.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.98 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 9.10 |
| () скобки | 0.83 |
| : двоеточие | 2.91 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
