Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 494830 |
| Слов в произведении (СВП): | 73944 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.57 |
| СДП диалога, знаков: | 31.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10012 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9250 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 762 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2969.41 | —> 3980-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16523 (22.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57421 (77.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17369 (30.25%) |
| Прилагательное | 5722 (9.96%) |
| Глагол | 14947 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 5680 (9.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2925 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 878 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.28%) |
| Наречие | 3568 (6.21%) |
| Предикатив | 541 (0.94%) |
| Предлог | 6887 (11.99%) |
| Союз | 5751 (10.02%) |
| Междометие | 1223 (2.13%) |
| Вводное слово | 206 (0.36%) |
| Частица | 4302 (7.49%) |
| Причастие | 1108 (1.93%) |
| Деепричастие | 205 (0.36%) |
| Служебных слов: | 27196 (47.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.14 |
| . точка | 91.60 |
| - тире | 22.76 |
| ! восклицательный знак | 25.68 |
| ? вопросительный знак | 15.42 |
| ... многоточие | 4.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 6.86 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 2.70 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
