Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531615 |
| Слов в произведении (СВП): | 73862 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.8 |
| СДП диалога, знаков: | 65.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9971 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9560 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 411 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1300.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3030.95 | —> 3211-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18762 (25.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55100 (74.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16630 (30.18%) |
| Прилагательное | 8448 (15.33%) |
| Глагол | 12601 (22.87%) |
| Местоимение-существительное | 5428 (9.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3296 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 726 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.21%) |
| Наречие | 3884 (7.05%) |
| Предикатив | 579 (1.05%) |
| Предлог | 6637 (12.05%) |
| Союз | 6235 (11.32%) |
| Междометие | 1252 (2.27%) |
| Вводное слово | 297 (0.54%) |
| Частица | 5500 (9.98%) |
| Причастие | 1268 (2.30%) |
| Деепричастие | 161 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28824 (52.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.11 |
| . точка | 68.76 |
| - тире | 26.36 |
| ! восклицательный знак | 7.18 |
| ? вопросительный знак | 11.97 |
| ... многоточие | 5.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.34 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.18 |
| " кавычка | 5.74 |
| () скобки | 1.07 |
| : двоеточие | 1.56 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
