Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521002 |
| Слов в произведении (СВП): | 75712 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.07 |
| СДП диалога, знаков: | 37.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9104 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8604 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 500 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1273.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2876.70 | —> 5311-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16174 (21.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59538 (78.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20782 (34.91%) |
| Прилагательное | 6849 (11.50%) |
| Глагол | 13468 (22.62%) |
| Местоимение-существительное | 4707 (7.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3191 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 971 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.27%) |
| Наречие | 3582 (6.02%) |
| Предикатив | 418 (0.70%) |
| Предлог | 7604 (12.77%) |
| Союз | 5329 (8.95%) |
| Междометие | 1021 (1.71%) |
| Вводное слово | 139 (0.23%) |
| Частица | 3704 (6.22%) |
| Причастие | 1557 (2.62%) |
| Деепричастие | 193 (0.32%) |
| Служебных слов: | 25893 (43.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.62 |
| . точка | 79.97 |
| - тире | 17.51 |
| ! восклицательный знак | 10.99 |
| ? вопросительный знак | 10.22 |
| ... многоточие | 14.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.99 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.96 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.09 |
| " кавычка | 3.37 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 9.56 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
