Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 500740 |
| Слов в произведении (СВП): | 70351 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.29 |
| СДП диалога, знаков: | 43.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9406 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9116 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 290 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1266.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2976.74 | —> 3877-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15641 (22.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54710 (77.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16790 (30.69%) |
| Прилагательное | 5378 (9.83%) |
| Глагол | 14560 (26.61%) |
| Местоимение-существительное | 6886 (12.59%) |
| Местоименное прилагательное | 2817 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 663 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.22%) |
| Наречие | 2773 (5.07%) |
| Предикатив | 639 (1.17%) |
| Предлог | 6717 (12.28%) |
| Союз | 4481 (8.19%) |
| Междометие | 1123 (2.05%) |
| Вводное слово | 148 (0.27%) |
| Частица | 4353 (7.96%) |
| Причастие | 1014 (1.85%) |
| Деепричастие | 89 (0.16%) |
| Служебных слов: | 26631 (48.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.95 |
| . точка | 116.17 |
| - тире | 38.71 |
| ! восклицательный знак | 1.92 |
| ? вопросительный знак | 13.82 |
| ... многоточие | 2.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 2.27 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 5.66 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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».
