Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548769 |
| Слов в произведении (СВП): | 78484 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.33 |
| СДП диалога, знаков: | 48.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8183 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7787 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 396 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2678.07 | —> 8357-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18684 (23.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59800 (76.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17421 (29.13%) |
| Прилагательное | 6181 (10.34%) |
| Глагол | 16321 (27.29%) |
| Местоимение-существительное | 6161 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3768 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 950 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.41%) |
| Наречие | 3229 (5.40%) |
| Предикатив | 483 (0.81%) |
| Предлог | 7220 (12.07%) |
| Союз | 5638 (9.43%) |
| Междометие | 1696 (2.84%) |
| Вводное слово | 159 (0.27%) |
| Частица | 5653 (9.45%) |
| Причастие | 1182 (1.98%) |
| Деепричастие | 190 (0.32%) |
| Служебных слов: | 30490 (50.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.51 |
| . точка | 93.50 |
| - тире | 24.06 |
| ! восклицательный знак | 3.62 |
| ? вопросительный знак | 7.29 |
| ... многоточие | 9.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.45 |
| " кавычка | 5.40 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 3.29 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
