Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507075 |
| Слов в произведении (СВП): | 70107 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.71 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.57 |
| СДП диалога, знаков: | 47.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12068 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10665 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1403 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1389.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3405.07 | —> 566-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15427 (22.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54680 (78.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17993 (32.91%) |
| Прилагательное | 7245 (13.25%) |
| Глагол | 10720 (19.61%) |
| Местоимение-существительное | 3778 (6.91%) |
| Местоименное прилагательное | 2871 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 906 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 287 (0.52%) |
| Наречие | 3050 (5.58%) |
| Предикатив | 471 (0.86%) |
| Предлог | 6883 (12.59%) |
| Союз | 4986 (9.12%) |
| Междометие | 1054 (1.93%) |
| Вводное слово | 215 (0.39%) |
| Частица | 3972 (7.26%) |
| Причастие | 1302 (2.38%) |
| Деепричастие | 199 (0.36%) |
| Служебных слов: | 23961 (43.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.36 |
| . точка | 73.23 |
| - тире | 27.69 |
| ! восклицательный знак | 14.56 |
| ? вопросительный знак | 10.76 |
| ... многоточие | 17.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.31 |
| " кавычка | 37.51 |
| () скобки | 1.65 |
| : двоеточие | 5.46 |
| ; 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».
