Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491122 |
| Слов в произведении (СВП): | 71804 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 126.09 |
| СДП диалога, знаков: | 61.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9881 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9200 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 681 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2976.65 | —> 3881-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17888 (24.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53916 (75.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17530 (32.51%) |
| Прилагательное | 7467 (13.85%) |
| Глагол | 11644 (21.60%) |
| Местоимение-существительное | 3611 (6.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2896 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1050 (1.95%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.29%) |
| Наречие | 3719 (6.90%) |
| Предикатив | 607 (1.13%) |
| Предлог | 6781 (12.58%) |
| Союз | 6675 (12.38%) |
| Междометие | 1025 (1.90%) |
| Вводное слово | 248 (0.46%) |
| Частица | 5369 (9.96%) |
| Причастие | 1134 (2.10%) |
| Деепричастие | 256 (0.47%) |
| Служебных слов: | 26869 (49.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.70 |
| . точка | 72.60 |
| - тире | 30.90 |
| ! восклицательный знак | 0.99 |
| ? вопросительный знак | 6.91 |
| ... многоточие | 17.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 13.77 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.88 |
| ; 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».
