Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555300 |
| Слов в произведении (СВП): | 78713 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83 |
| СДП диалога, знаков: | 57.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9869 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9151 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 718 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2954.49 | —> 4196-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19240 (24.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59473 (75.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19808 (33.31%) |
| Прилагательное | 6264 (10.53%) |
| Глагол | 13516 (22.73%) |
| Местоимение-существительное | 5357 (9.01%) |
| Местоименное прилагательное | 3521 (5.92%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 859 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.32%) |
| Наречие | 3888 (6.54%) |
| Предикатив | 711 (1.20%) |
| Предлог | 7475 (12.57%) |
| Союз | 6573 (11.05%) |
| Междометие | 1285 (2.16%) |
| Вводное слово | 210 (0.35%) |
| Частица | 5402 (9.08%) |
| Причастие | 1590 (2.67%) |
| Деепричастие | 209 (0.35%) |
| Служебных слов: | 30055 (50.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.90 |
| . точка | 75.24 |
| - тире | 24.52 |
| ! восклицательный знак | 6.20 |
| ? вопросительный знак | 12.27 |
| ... многоточие | 14.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.00 |
| " кавычка | 11.51 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 3.25 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
