Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488375 |
| Слов в произведении (СВП): | 71281 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.63 |
| СДП диалога, знаков: | 49.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7640 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7246 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 394 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1137.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2534.97 | —> 10118-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16961 (23.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54320 (76.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16368 (30.13%) |
| Прилагательное | 5400 (9.94%) |
| Глагол | 13967 (25.71%) |
| Местоимение-существительное | 5129 (9.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2868 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 780 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.21%) |
| Наречие | 4058 (7.47%) |
| Предикатив | 633 (1.17%) |
| Предлог | 6466 (11.90%) |
| Союз | 5636 (10.38%) |
| Междометие | 968 (1.78%) |
| Вводное слово | 206 (0.38%) |
| Частица | 5067 (9.33%) |
| Причастие | 1242 (2.29%) |
| Деепричастие | 192 (0.35%) |
| Служебных слов: | 26545 (48.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.27 |
| . точка | 70.85 |
| - тире | 37.92 |
| ! восклицательный знак | 11.38 |
| ? вопросительный знак | 11.91 |
| ... многоточие | 14.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 7.90 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 3.16 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
