Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 506696 |
| Слов в произведении (СВП): | 74204 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.4 |
| СДП диалога, знаков: | 46.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9278 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8418 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 860 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1147.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2668.57 | —> 8500-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17334 (23.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56870 (76.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16690 (29.35%) |
| Прилагательное | 5660 (9.95%) |
| Глагол | 13996 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 8265 (14.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3193 (5.61%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 773 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.28%) |
| Наречие | 3125 (5.49%) |
| Предикатив | 503 (0.88%) |
| Предлог | 6584 (11.58%) |
| Союз | 5737 (10.09%) |
| Междометие | 1402 (2.47%) |
| Вводное слово | 169 (0.30%) |
| Частица | 4147 (7.29%) |
| Причастие | 987 (1.74%) |
| Деепричастие | 111 (0.20%) |
| Служебных слов: | 29621 (52.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.77 |
| . точка | 91.32 |
| - тире | 39.42 |
| ! восклицательный знак | 8.67 |
| ? вопросительный знак | 15.36 |
| ... многоточие | 4.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 4.37 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
