Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 500776 |
| Слов в произведении (СВП): | 77517 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.95 |
| СДП диалога, знаков: | 45.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6504 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6222 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 282 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1014.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2169.35 | —> 11879-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21687 (27.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55830 (72.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13681 (24.50%) |
| Прилагательное | 5260 (9.42%) |
| Глагол | 15792 (28.29%) |
| Местоимение-существительное | 9103 (16.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3388 (6.07%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 664 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.22%) |
| Наречие | 4238 (7.59%) |
| Предикатив | 741 (1.33%) |
| Предлог | 6471 (11.59%) |
| Союз | 7015 (12.56%) |
| Междометие | 1441 (2.58%) |
| Вводное слово | 235 (0.42%) |
| Частица | 6288 (11.26%) |
| Причастие | 619 (1.11%) |
| Деепричастие | 195 (0.35%) |
| Служебных слов: | 34145 (61.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.33 |
| . точка | 88.26 |
| - тире | 25.12 |
| ! восклицательный знак | 11.69 |
| ? вопросительный знак | 16.29 |
| ... многоточие | 1.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.28 |
| " кавычка | 4.46 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.85 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
