Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 490501 |
| Слов в произведении (СВП): | 73129 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.95 |
| СДП диалога, знаков: | 37.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7139 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6857 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 282 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1021.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2272.01 | —> 11706-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19890 (27.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53239 (72.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14471 (27.18%) |
| Прилагательное | 5952 (11.18%) |
| Глагол | 13935 (26.17%) |
| Местоимение-существительное | 7288 (13.69%) |
| Местоименное прилагательное | 4346 (8.16%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 673 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 79 (0.15%) |
| Наречие | 3600 (6.76%) |
| Предикатив | 875 (1.64%) |
| Предлог | 6036 (11.34%) |
| Союз | 6543 (12.29%) |
| Междометие | 1138 (2.14%) |
| Вводное слово | 381 (0.72%) |
| Частица | 5644 (10.60%) |
| Причастие | 1093 (2.05%) |
| Деепричастие | 153 (0.29%) |
| Служебных слов: | 31540 (59.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.05 |
| . точка | 97.36 |
| - тире | 27.28 |
| ! восклицательный знак | 2.17 |
| ? вопросительный знак | 28.28 |
| ... многоточие | 10.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 1.78 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.52 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
