Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502018 |
| Слов в произведении (СВП): | 65642 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.34 |
| СДП диалога, знаков: | 74.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10874 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10017 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 857 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1408.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3393.82 | —> 621-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13753 (20.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51889 (79.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17864 (34.43%) |
| Прилагательное | 6541 (12.61%) |
| Глагол | 11470 (22.10%) |
| Местоимение-существительное | 2824 (5.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2329 (4.49%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 625 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 167 (0.32%) |
| Наречие | 2982 (5.75%) |
| Предикатив | 442 (0.85%) |
| Предлог | 6457 (12.44%) |
| Союз | 5203 (10.03%) |
| Междометие | 892 (1.72%) |
| Вводное слово | 214 (0.41%) |
| Частица | 3982 (7.67%) |
| Причастие | 1433 (2.76%) |
| Деепричастие | 138 (0.27%) |
| Служебных слов: | 22047 (42.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.12 |
| . точка | 63.24 |
| - тире | 26.05 |
| ! восклицательный знак | 9.03 |
| ? вопросительный знак | 9.34 |
| ... многоточие | 2.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.69 |
| : двоеточие | 6.57 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
