Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 528464 |
| Слов в произведении (СВП): | 69948 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 133.59 |
| СДП диалога, знаков: | 63.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10128 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9393 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 735 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3013.56 | —> 3414-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16093 (23.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53855 (76.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17297 (32.12%) |
| Прилагательное | 6898 (12.81%) |
| Глагол | 12307 (22.85%) |
| Местоимение-существительное | 4578 (8.50%) |
| Местоименное прилагательное | 2582 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 616 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.18%) |
| Наречие | 3548 (6.59%) |
| Предикатив | 574 (1.07%) |
| Предлог | 7001 (13.00%) |
| Союз | 5637 (10.47%) |
| Междометие | 1229 (2.28%) |
| Вводное слово | 285 (0.53%) |
| Частица | 4592 (8.53%) |
| Причастие | 959 (1.78%) |
| Деепричастие | 207 (0.38%) |
| Служебных слов: | 26124 (48.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 155.36 |
| . точка | 55.87 |
| - тире | 58.27 |
| ! восклицательный знак | 21.86 |
| ? вопросительный знак | 12.75 |
| ... многоточие | 17.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 3.99 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 11.89 |
| ; точка с запятой | 5.59 |
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».
