Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504459 |
| Слов в произведении (СВП): | 74022 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.96 |
| СДП диалога, знаков: | 53.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7681 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7227 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 454 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2458.93 | —> 10830-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20687 (27.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53335 (72.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16119 (30.22%) |
| Прилагательное | 6607 (12.39%) |
| Глагол | 12157 (22.79%) |
| Местоимение-существительное | 4878 (9.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3652 (6.85%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 982 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 262 (0.49%) |
| Наречие | 4145 (7.77%) |
| Предикатив | 608 (1.14%) |
| Предлог | 6827 (12.80%) |
| Союз | 7076 (13.27%) |
| Междометие | 1484 (2.78%) |
| Вводное слово | 368 (0.69%) |
| Частица | 6340 (11.89%) |
| Причастие | 1130 (2.12%) |
| Деепричастие | 255 (0.48%) |
| Служебных слов: | 30898 (57.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.71 |
| . точка | 87.37 |
| - тире | 17.05 |
| ! восклицательный знак | 4.50 |
| ? вопросительный знак | 7.61 |
| ... многоточие | 1.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 6.15 |
| () скобки | 1.76 |
| : двоеточие | 1.96 |
| ; 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».
