Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 516396 |
| Слов в произведении (СВП): | 76826 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.94 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.35 |
| СДП диалога, знаков: | 43.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10019 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8965 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1054 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2788.60 | —> 6611-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18795 (24.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58031 (75.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17635 (30.39%) |
| Прилагательное | 5177 (8.92%) |
| Глагол | 14743 (25.41%) |
| Местоимение-существительное | 7522 (12.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2835 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 996 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.29%) |
| Наречие | 3650 (6.29%) |
| Предикатив | 563 (0.97%) |
| Предлог | 7189 (12.39%) |
| Союз | 7122 (12.27%) |
| Междометие | 1236 (2.13%) |
| Вводное слово | 321 (0.55%) |
| Частица | 4857 (8.37%) |
| Причастие | 811 (1.40%) |
| Деепричастие | 246 (0.42%) |
| Служебных слов: | 31331 (53.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.94 |
| . точка | 77.84 |
| - тире | 52.69 |
| ! восклицательный знак | 6.40 |
| ? вопросительный знак | 9.52 |
| ... многоточие | 25.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.52 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.68 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.76 |
| " кавычка | 13.13 |
| () скобки | 1.73 |
| : двоеточие | 8.14 |
| ; точка с запятой | 0.81 |
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».
