Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 473558 |
| Слов в произведении (СВП): | 69244 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.46 |
| СДП диалога, знаков: | 58.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9497 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9000 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 497 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2972.22 | —> 3934-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18097 (26.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51147 (73.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16238 (31.75%) |
| Прилагательное | 6316 (12.35%) |
| Глагол | 12203 (23.86%) |
| Местоимение-существительное | 5123 (10.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3381 (6.61%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 431 (0.84%) |
| Числительное (порядковое) | 82 (0.16%) |
| Наречие | 3359 (6.57%) |
| Предикатив | 637 (1.25%) |
| Предлог | 6024 (11.78%) |
| Союз | 6048 (11.82%) |
| Междометие | 1386 (2.71%) |
| Вводное слово | 186 (0.36%) |
| Частица | 5123 (10.02%) |
| Причастие | 1115 (2.18%) |
| Деепричастие | 196 (0.38%) |
| Служебных слов: | 27475 (53.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.98 |
| . точка | 65.06 |
| - тире | 29.27 |
| ! восклицательный знак | 8.85 |
| ? вопросительный знак | 8.04 |
| ... многоточие | 1.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.42 |
| " кавычка | 5.08 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 4.45 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
